sbm模型 python实现
时间: 2023-08-03 12:40:04 浏览: 62
以下是一个简单的 Python 实现,用于实现 Stochastic Block Model(SBM):
```python
import networkx as nx
import numpy as np
def sbm(n, k, p, q):
"""
:param n: 总节点数
:param k: 社区数
:param p: 社区内连接概率
:param q: 社区间连接概率
:return: 生成的随机图
"""
# 创建一个空图
G = nx.Graph()
# 为每个节点指定所属的社区
communities = np.random.randint(0, k, n)
# 添加节点到图中
for i in range(n):
G.add_node(i, community=communities[i])
# 添加社区内的边
for c in range(k):
nodes_in_community = [n for n in G.nodes if G.nodes[n]['community'] == c]
for i in range(len(nodes_in_community)):
for j in range(i + 1, len(nodes_in_community)):
if np.random.random() < p:
G.add_edge(nodes_in_community[i], nodes_in_community[j])
# 添加社区间的边
for c1 in range(k):
for c2 in range(c1 + 1, k):
nodes_in_community_1 = [n for n in G.nodes if G.nodes[n]['community'] == c1]
nodes_in_community_2 = [n for n in G.nodes if G.nodes[n]['community'] == c2]
for i in range(len(nodes_in_community_1)):
for j in range(len(nodes_in_community_2)):
if np.random.random() < q:
G.add_edge(nodes_in_community_1[i], nodes_in_community_2[j])
return G
```
这个函数接受四个参数:
- n:总节点数
- k:社区数
- p:社区内连接概率
- q:社区间连接概率
它首先为每个节点随机分配一个社区,然后按照指定的概率向社区内和社区间添加边。最后返回生成的随机图。