我们用community, 标签传播的一个方法. 把G喂进去就可以得到发现的社区, 然后把这个发现的社区打印出来....
社区发现(Community Detection)通常用于对图进行群组划分,将具有特定关联关系的顶点和关系划分到同一个社区中,在风控反欺诈领域,往往会用来进行恶意团伙识别或不同团伙的定性以识别各种类型的团伙。下文主要简单介绍一下network中提供的一些常用的社区发现算法的实现。列表如下: ...
蓝色和黄色分别代表找到的两个community,红色为不属于任何clique的nodes.如果我们改变k_clique_communities的...
print(f"Node {node} belongs to community {community}") 在这个例子中,我们首先导入了networkx库和community_louvain模块。然后,我们创建了一个图对象G并添加了一些节点和边。接下来,我们使用community_louvain.best_partition函数来执行Louvain社区检测算法,并将结果存储在partition字典中。最后,我们遍历这个字典,打印出...
一种常用的基于模块化的分区算法是Louvain算法。它是一种基于图的聚类算法,通过最大化网络中模块的内部连接和最小化模块之间的连接来划分网络。在networkx中,可以使用community模块中的louvain函数来执行Louvain算法。 以下是使用networkx进行基于模块化的分区的步骤: ...
from networkx.algorithms.community import greedy_modularity_communitiescommunities = list(greedy_modularity_communities(social_network))print("社区结构:", communities)这段代码将输出网络中的社区划分。通过这些分析，我们可以进一步洞察社交网络中的关系和结构，发现数据中隐藏的规律和模式。总结 NetworkX库以其简洁明...
communities = list(community.greedy_modularity_communities(G)) print(communities) 6、使用图算法 NetworkX 提供了一套全面的图形算法,可用于各种任务,例如搜索、遍历和优化图形。在本节中,我们将探讨一些最流行的图形算法以及如何将它们与 NetworkX 一起使用。
社区发现是一种在网络中识别出紧密连接在一起的节点群组的方法。Python库networkx提供了一些算法,可以帮助我们实现社区发现。例如,可以使用networkx.algorithms.community模块中的算法来执行社区发现操作。你可以使用这些算法根据网络的拓扑结构将节点分成不同的社区。
pos = pos, with_labels=False)nx.draw(G,pos = pos, nodelist = klist[0], node_color = 'b')nx.draw(G,pos = pos, nodelist = klist[1], node_color = 'y')plt.show()我们的到如下结果：蓝色和黄色分别代表找到的两个community,红色为不属于任何clique的nodes.如果我们改变k_clique_...
http://networkx.lanl.gov/reference/generated/networkx.algorithms.community.kclique.k_clique_communities.html 使用100个点进行检测,发现效果不错 这个算法实现的是这个paper: Gergely Palla, Imre Derényi, Illés Farkas1, and Tamás Vicsek, Uncovering the overlapping community structure of complex networks ...