networkx计算出良好的分区和模块化

Question

我正在寻找networkx中与该方法相同的方法，只是它考虑边缘权重： https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.community.modularity_max.greedy_modularity_communities.html

greedy_modularity_communities：

  

使用Clauset-Newman-Moore贪婪模块化在图形中查找社区   最大化。此方法当前支持Graph类和d oes   不考虑边缘权重。

它存在吗？我找不到 感谢您的阅读。

Answer 1

必须是Networkx吗？ iGraph软件包为社区检测提供了明显更多的功能，包括加权fastgreedy的实现。您可以在Networkx中将图形文件另存为.gml，这样可以轻松将其传输到iGraph。

如果您转到this页，则会看到此软件包提供的检测算法的完整列表，每种算法均以标签“ community_”开头。该页面还将提供有关如何实现这些算法的教程。

我认为Networkx不能直接提供此功能，但是有一个名为python-louvain的附加程序包可能会提供您想要的内容。