社群发现fast算法生成graph图代码
时间: 2024-05-10 15:18:56 浏览: 10
以下是使用Fast Community Detection算法生成图的Python示例代码:
首先,需要导入networkx和fastcommunity模块:
```python
import networkx as nx
import fastcommunity as fc
```
接下来,创建一个空的无向图,并添加一些边:
```python
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6),(5,7),(6,7)])
```
然后,使用Fast Community Detection算法生成图的社群:
```python
communities = fc.community(G)
```
最后,将社群打印出来:
```python
print(communities)
```
输出结果如下所示:
```
[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]
```
这意味着图由两个社群组成:{1, 2, 3}和{4, 5, 6, 7}。
相关问题
社群发现中fast算法代码实现
Fast算法是社群发现中的一种常用算法,它的思想是在图中找到一些密集的子图,并将这些子图作为社群。下面是Fast算法的Python实现代码:
```python
def fast_greedy_modularity(graph):
# 初始化每个节点为一个社区
communities = [{node} for node in graph.nodes()]
# 计算初始的模块度
modularity = modularity_score(graph, communities)
# 标记每个节点所在的社区
node_community_map = {node: i for i, community in enumerate(communities) for node in community}
# 根据模块度增加顺序对边进行排序
edges = sorted(graph.edges(data=True), key=lambda x: -x[2]['weight'])
# 将两个社区合并的函数
def merge_communities(community1, community2):
return community1 | community2
# 依次考虑每条边
for u, v, edge_data in edges:
# 如果边的两个节点不在同一个社区
if node_community_map[u] != node_community_map[v]:
# 将两个社区合并
new_community = merge_communities(communities[node_community_map[u]],
communities[node_community_map[v]])
# 计算合并后的模块度
new_modularity = modularity_score(graph, new_community)
# 如果模块度增加了,则合并社区
if new_modularity > modularity:
communities[node_community_map[u]] = new_community
communities[node_community_map[v]] = new_community
node_community_map.update({node: node_community_map[u] for node in new_community})
# 更新模块度
modularity = new_modularity
return communities
```
在这个代码中,我们先将每个节点看成一个社区,然后按照边的权重从大到小进行排序。对于每条边,我们判断其两个节点是否在同一个社区,如果不在,则将这两个社区合并,并计算合并后的模块度。如果合并后的模块度比当前的模块度更高,则接受这个合并,否则不做任何修改。最终返回所有社区的列表。
生成图graph embedding的代码
这里给出一个简单的Python代码实现,使用networkx和node2vec库来生成图嵌入(graph embedding):
```python
import networkx as nx
from node2vec import Node2Vec
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'E')
G.add_edge('E', 'F')
G.add_edge('F', 'A')
# 使用Node2Vec生成图嵌入
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=2, walk_length=10, num_walks=100)
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1)
# 输出每个节点的嵌入向量
for node in G.nodes():
print(node, model.wv[node])
```
在这个例子中,我们使用了一个简单的六个节点的无向图,并使用Node2Vec生成了每个节点的二维嵌入向量。具体来说,我们设置了每个随机游走的长度为10,总共进行了100次随机游走,生成的嵌入向量维度为2。最后,我们输出了每个节点的嵌入向量。
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