Question

使用python的networkx库，可以从图G中提取k-core。但是有可能提取某个k的所有k核心吗？我想做图形聚类，我的想法是为大的k值提取k核并定义像这样的聚类。

Answer 1

NetworkX中使用的k-core的定义不需要连接k-core。 http://networkx.lanl.gov/reference/generated/networkx.algorithms.core.k_core.html

因此，您将获得图中所有（可能已断开连接的）k核。

以下是2个不相交的3节点完整图的图表的简单示例：

In [1]: import networkx as nx

In [2]: G = nx.Graph([(1,2),(1,3),(2,3)])

In [3]: G.add_edges_from([(10,20),(10,30),(20,30)])

In [4]: nx.k_core(G,k=2).edges()
Out[4]: [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (10, 20), (10, 30), (20, 30)]

如果您希望它们作为单独的子图，您可以找到连接的组件：

In [5]: graphs = nx.connected_component_subgraphs(nx.k_core(G,k=2))

In [6]: for g in graphs:
   ...:     print g.edges()
   ...:        
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
[(10, 20), (10, 30), (20, 30)]

Answer 2

这个链接是一个很好的例子

查找无向图的 k 核 - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/find-k-cores-graph/

使用networkx提取所有k核

2 个答案: