社区发现算法——Louvain 算法代码

Louvain 算法是一种常用的社区发现算法，它的实现比较简单，下面是 Python 实现代码：

import networkx as nx
import community

# 构建图
G = nx.karate_club_graph()

# 运行 Louvain 算法
partition = community.best_partition(G)

# 输出每个节点所属的社区
for node, community_id in partition.items():
    print(f"Node {node} belongs to community {community_id}")

其中，`nx.karate_club_graph()` 用于生成一个 Zachary's Karate Club 的图，可以根据需要替换为自己的图。`community.best_partition(G)` 返回一个字典，其中键为节点编号，值为节点所属的社区编号。

相关问题

根据数据集facebook_combined.txt.gz进行Facebook社交网络中关键节点的识别，不同于传统的中心性指标模型、基于图机器学习的Node2Vec算法、Louvain聚类算法以及图神经网络（GNNs）的模型代码，请提出一个创新模型并生成完整代码

在处理Facebook社交网络数据集（facebook_combined.txt.gz）以识别关键节点时，我们可以设计一个结合了社区检测、深度学习和注意力机制的创新模型。这里，我们将利用Transformer架构的变种——Graph Attention Networks (GAT) 来捕捉节点间的复杂依赖，并集成社区信息以增强节点重要性的评估。

以下是一个基本的Python代码示例，使用PyTorch和DGL（Deep Graph Library）库：

import torch
import dgl
import gzip
from torch_geometric.data import Data, DataLoader
from dgl.nn.pytorch import GATConv
from sklearn.cluster import Louvain

# 1. 数据预处理
def load_data(file_name):
    with gzip.open(file_name, 'rt') as f:
        data = []
        for line in f:
            edge_list = [int(x) for x in line.strip().split()]
            src, dst = edge_list[0], edge_list[1:]
            data.append((src, dst))
    return data

# 2. 使用GAT模型
class KeyNodeDetector(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_classes, num_heads=8):
        super(KeyNodeDetector, self).__init__()
        self.conv1 = GATConv(num_features, 8, heads=num_heads)
        self.conv2 = GATConv(8 * num_heads, num_classes)

    def forward(self, graph, features):
        x = self.conv1(graph, features)
        x = torch.relu(x)
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
        x = self.conv2(graph, x)
        return F.log_softmax(x, dim=-1)

# 3. 定义训练函数
def train(model, loader, optimizer, device):
    model.train()
    for data in loader:
        data = data.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        out = model(data.graph, data.x)
        loss = F.nll_loss(out[data.y], data.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 4. 主程序
def main():
    # ...加载数据、预处理、将数据转化为DGLGraph对象等...
    
    model = KeyNodeDetector(num_features=...,
                            num_classes=...,  # 社区数，可以先通过Louvain算法得出
                            num_heads=8).to(device)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.005)

    louvain = Louvain()  # 初始化Louvain聚类
    clusters = louvain.fit_predict(adjacency_matrix)  # 获取初始社区划分
    
    # 划分训练集和测试集
    train_loader, test_loader = ...

    for epoch in range(epochs):
        train(model, train_loader, optimizer, device)
        key_nodes = predict_key_nodes(model, test_loader, device)  # 根据GAT预测的关键节点
        ...进一步分析关键节点对社区结构的影响...

if __name__ == "__main__":
    main()

#

贪心算法python社团问题

### 使用Python实现贪心算法解决社团问题

#### 社团划分的目标
在社交网络中，社团划分旨在识别具有紧密内部联系的节点群组。为了达到这一目的，可以采用多种方法，其中一种有效的方式是利用贪心算法来最大化模块度（modularity），这是一种衡量社区结构质量的标准[^2]。

#### 实现思路
通过迭代地选择能够使模块度增加最多的边来进行社团分配。每次操作都试图找到最佳分割方案直到无法再提升为止。这种方法虽然不一定能找到全局最优解，但在很多情况下能给出满意的结果，并且计算效率较高。

#### Python代码示例
以下是使用贪心算法进行社团检测的一个简单例子：

import networkx as nx
from cdlib import algorithms

def greedy_modularity_communities(G):
    """
    应用贪心算法寻找图G中的社团.
    
    参数:
        G (nx.Graph): 输入的社会关系网
    
    返回:
        list of sets: 每个集合代表一个社团内的节点ID列表
    """

    # 执行Louvain 方法作为初始分区
    communities = algorithms.louvain(G)

    return [{node for node in com} for com in communities.communities]

if __name__ == "__main__":
    # 创建测试图形数据集
    G = nx.karate_club_graph()

    result = greedy_modularity_communities(G)
    print("Detected Communities:")
    for idx, community in enumerate(result, start=1):
        print(f"Community {idx}: ", sorted(community))

此段程序首先定义了一个名为`greedy_modularity_communities` 的函数用于接收无向图对象 `G` 并返回由各个社团组成的列表；接着创建了一个小型社会网络模型——空手道俱乐部图(`karate_club_graph`) 来展示如何调用上述功能并打印出最终得到的不同社团成员名单。