Question

假设我们有一个简单的加权网络，在该网络上执行某种类型的社区检测。接下来，我们提取特定的社区，最后的任务是提取该社区的节点与所有其他节点之间的所有边。

下面我粘贴了玩具代码。

# Create toy graph
library(igraph)
set.seed(12345)
g <- make_graph("Zachary")
# Add weights to edges
E(g)$weight <- sample(x = 1:10, size = ecount(g), replace = TRUE)
# Run community detection
cl <- cluster_louvain(g)

有5个属于社区＃1的节点，12个属于社区＃2的节点，等等。

> table(membership(cl))
 1  2  3  4 
 5 12  2 15

现在我们提取社区＃1：

g1 <- induced_subgraph(g, which(cl$membership == 1))

问题：如何找到将社区1中的节点与所有其他节点（定义社区1的边缘除外）连接起来的边缘？

下面有一个与某些社区有关的答案

首先要获得社区的所有优势：

all_edges <- E(g)[inc(V(g)[membership(cl) == 1])]
all_edges
+ 10/78 edges:
 [1] 1-- 5 1-- 6 1-- 7 1--11 5-- 7 5--11 6-- 7 6--11 6--17 7--17

然后，过滤掉完全内部的（两个顶点都在社区中）：

all_edges_m <- get.edges(g, all_edges) #matrix representation

all_edges[!(
 all_edges_m[, 1] %in% V(g)[membership(cl) == 1] & 
   all_edges_m[, 2] %in% V(g)[membership(cl) == 1]
 )] # filter where in col1 and col2
+ 4/78 edges:
[1] 1-- 5 1-- 6 1-- 7 1--11

但是对我来说，有必要获取包含每个社区的那些节点的整个列表。不只是一个。有什么建议可以创建此循环吗？如果是的话，那就太好了：）

Answer 1

这是我对您的问题的看法：

library(igraph) 
set.seed(12345)
g <- make_graph("Zachary")
E(g)$weight <- sample(x = 1:10, size = ecount(g), replace = TRUE)
cl <- cluster_louvain(g)

将成员资格添加为顶点属性

V(g)$name <- membership(cl)

获取边缘列表

x <- as_edgelist(g, names = T)

这是连接不同社区的顶点的所有边

V(g)$name <- 1:vcount(g)
E(g)[x[,1] != x[,2]]

可选支票

 E(g)$color <- ifelse(x[,1] != x[,2], "red", "blue")
 plot(g, edge.color = E(g)$color)
 plot(cl, g)

提取社区节点与每个社区的其他节点之间的边的列表

1 个答案: