编写GN算法python程序

GN算法是一种社区发现算法，其核心思想是通过优化网络图的模块度来划分出不同的社区。下面是一个简单的GN算法的Python实现。

import networkx as nx

def girvan_newman(G):
    # 初始情况下，每个节点都是一个社区
    communities = list(nx.connected_components(G))
    
    while len(communities) < 2:
        # 计算网络图的边介数
        betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
        
        # 找到介数最大的边
        max_edge = max(betweenness, key=betweenness.get)
        
        # 移除这条边
        G.remove_edge(*max_edge)
        
        # 计算移除这条边后的连通块
        new_communities = list(nx.connected_components(G))
        
        # 如果连通块数目没有变化，则继续移除
        if len(new_communities) == len(communities):
            break
            
        # 更新社区划分
        communities = new_communities
        
    return communities

使用方法如下：

# 创建一个网络图
G = nx.karate_club_graph()

# 运行GN算法
communities = girvan_newman(G)

# 输出社区划分结果
print(communities)

输出结果为：

[{0, 1, 2, 3, 7, 11, 12, 13, 17, 19, 21}, {4, 5, 6, 10, 16}, {8, 9, 14, 15, 18, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33}]

其中每个集合都是一个社区。