社区发现算法——Louvain 算法代码
时间: 2023-08-02 14:08:26 浏览: 131
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:
```python
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
louvain算法代码python
Louvain算法是一种社团检测算法,可以将网络中的节点划分为不同的社团。以下是Louvain算法的Python实现代码:
<<引用>>
该代码实现了KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法、InfoMap算法等社团划分算法,其中包括了Louvain算法的实现。
Louvain算法的实现主要包括以下步骤:
1. 为网络中的每个节点分配一个社团;
2. 算法初始化;
3. 第一阶段循环;
4. 第二个阶段;
5. 获得社团;
6. 两个阶段进行循环;
7. 主函数进行调用运行;
8. 整体代码。
在算法初始化阶段,每个节点具有属性:vid(节点编号)、cid(社团编号)、k_in(节点自环个数)。算法的核心是通过最大化模块度来不断优化社团划分。
louvain算法代码matlab
Louvain算法是一种用于社区检测的算法,它的主要思想是将网络分解成多个社区,并且最大化社区内部的连通性,同时最小化社区之间的连通性。以下是关于Louvain算法的Matlab代码实现的引用资料:
引用中提到了一个通用的Louvain优化算法,可以用于优化多个目标函数,包括本文中讨论的目标函数。但是没有提供具体的Matlab代码实现。
引用中提到了一个实现Louvain方法的jar文件,