我想重现一下“社区摘要”图表，如本文第6页所示： http://arxiv.org/pdf/0803.0476v2.pdf
首先在图表上使用社区算法，例如：
wc <- walktrap.community(subgraph)
mc <- multilevel.community(subgraph)
然后根据社区对顶点进行分组。社区节点的大小是成员资格大小的函数，边缘宽度是从社区A的任何成员到社区B的总边缘的函数。
请注意我不只是想将社区编码为彩色或凸包，如下所示：
V(inSubGraph)$color <- commObj$membership+1
plot.igraph( inSubGraph, vertex.color = V(inSubGraph)$color)
或凸壳：
plot(commObj, inSubGraph)
答案 0 :(得分：4)
将contract.vertices函数与社区检测方法提供的成员资格向量一起使用，然后使用simplify。特别是：
为每个顶点分配值为1的数字顶点属性，如下所示：V(g)$size = 1
为每条边分配值为1的数字边缘属性，如下所示：E(g)$count = 1
将社区合并为顶点，如下所示：comm.graph <- contract.vertices(g, wc$membership, vertex.attr.comb=list(size="sum", "ignore"));基本上这指定了要缩小的顶点的size属性应该相加，并且应该忽略每个其他顶点属性。 （有关详细信息，请参阅R中的?attribute.combination）。此调用收缩顶点但保留原始边，因此您现在在顶点之间具有与社区之间的原始图中一样多的边。
折叠多个边缘，如下所示：comm.graph <- simplify(comm.graph, remove.loops=FALSE, edge.attr.comb=list(count="sum", "ignore"))。
您现在有一个名为comm.graph的图表，其中顶点代表原始图表的社区，size顶点属性对应于原始图表中每个社区中的顶点数量，以及{ {1}} edge属性对应于原始图中社区之间的边数。