一、基本用法 导入必要的库：首先需要导入community库和networkx库。networkx用于创建和操作图结构。创建图：使用networkx创建一个随机的ErdosRenyi图作为示例图。计算最优分区：调用community.best_partition函数计算图节点的最优分区。该函数返回每个节点所属的社区编号，保存在一个字典中。二、高级用法 生成树...
【图计算】python社区检测python-louvain用法示例详解 python-louvain实现的是由Louvain算法生成的树状图的最高分区，用于计算最大化模块度的图节点分区。此库在pypi上引用为community包，但在实际使用中通常以python-louvain引用。核心参数包括时间参数（描述于R. Lambiotte、J.-C. Delvenne与M. Barahona的“Laplacian Dynamics and Multiscale Modular Structure...
社区检测—GN(Girvan-Newman)算法及其实现 在Girvan-Newman算法中，我们基于EBC分数的计算结果，迭代地移除得分最高的边，直至图分裂为多个独立的子图。这些子图即为识别出的社区。为了实现Girvan-Newman算法，Python提供了一种直观且高效的解决方案。借助于相应的库，如NetworkX，用户可以轻松构建和分析复杂网络，实现算法的关键步骤，包括EBC分数的计算...
社区检测—GN(Girvan-Newman)算法及其实现 工具：Python提供了直观且高效的解决方案，借助NetworkX等库，可以轻松构建和分析复杂网络。关键步骤：使用NetworkX构建网络图。计算EBC分数。迭代移除得分最高的边，并观察图的分裂情况。识别并输出最终的社区结构。五、总结 GN算法是一种有效的社区检测算法，通过分裂方法逐步揭示网络中的社区结构。其实现基于...
图数据挖掘:重叠和非重叠社区检测算法 LinkComm通过计算边的相似度来发现重叠社区，而LEMON则是基于局部谱方法，通过寻找稀疏向量来识别社区。评估社区检测结果通常依赖于ground truth，如F1分数，对于无明确划分的社区，可能通过模块性或划分密度来评价。Python代码实现方面，Louvain和重叠划分方法的开源实现可从相关Github项目中获取。
