纽曼的图形模块化聚类

Question

我有兴趣在大图上运行纽曼的modularity聚类算法。如果你能指出我实现它的库（或R包等），我将非常感激。

最好

〜拉拉

Answer 1

使用R的igraph包： http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html 这实现了使用newman-girvan模块化最大化方法进行社区发现的快速算法。

您的代码将如下所示：

library(igraph)
# read graph from csv file
G<-read.graph("edgelist.txt", format="ncol")
fgreedy<-fastgreedy.community(G,merges=TRUE, modularity=TRUE)
memberships <-community.to.membership(G, fgreedy$merges, steps=which.max(fgreedy$modularity)-1)
print(paste('Number of detected communities=',length(memberships$csize)))
# Community sizes:
print(memberships$csize)
# modularity:
max(fgreedy$modularity)

Answer 2

我不太确定开源数据可视化工具Gephi是否正在使用此算法运行。据我所知，它与算法一起运行：在大型网络中快速展开社区

它也是一种基于模块化的方法。

Answer 3

有a method in the excellent networkx package返回Newman-Watts-Strogatz小世界图。