在圖中是否有社區檢測算法的實現？

Question

我正在尋找社區檢測算法的實現，如Girvan-Newman算法（2002）。我訪問過這個領域的幾位研究人員的網站（Newman，Santo等），但無法找到任何代碼。我想象那裏有人發佈了這些算法的實現（甚至可能是一個工具包？），但我似乎無法找到它。

Answer 1

社區檢測算法有時是庫的一部分（如用於java的JUNG）或工具（請參閱Gephi）。當作者發佈一種新方法時，他們有時會提供他們的代碼。例如，Louvain和Infomap方法。

備註：Girvan-Newman算法有時仍在使用，但它大部分被更快和更準確的方法取代。爲了很好地概述這個話題，我推薦Community detection algorithms: a comparative analysis或更長的Community detection in graphs（103頁）。

Answer 2

您可以嘗試SNAP庫（斯坦福網絡分析平臺，http://snap.stanford.edu/），其中包括Modularity，Girvan-Newman和Clauset-Newman-Moore算法。它用C++編寫，並且在BSD許可證下。正如許多論文所使用的（見http://snap.stanford.edu/papers.html），它應該是好的。

Answer 3

你應該看看igraph library：

• 7個社區檢測算法（包括以上mentionned）：
  • Edgebetweenness（格文 - 紐曼基於鏈路中心地位的方法），
  • Walkrap（Pons-Latapy random walk-based approach），
  • 主要特徵向量（Newman's spectral approach），
  • 快速貪婪（Clauset et。人模塊化優化），
  • 標籤傳播（Raghavan等人），
  • 魯汶（布隆德爾等人，模塊化優化），
  • Spinglass（雷查德-Bornholdt，模塊化優化），
  • InfoMap（Rosvall -Bergstrom，基於壓縮的方法）。
• 其他相關功能：處理模塊，處理分層結構等
• 可在R，C和Python
• 開源

爲了我個人認爲，最完整的工具社區檢測。 有關詳細信息，還要檢查：What are the differences between community detection algorithms in igraph?

Answer 4

我們最近實施our algorithm，這是基於恆波茨模型，快速魯汶優化，併爲加權，並簽署網絡InfoMap可靠的地圖式。 Here是開源的java項目+一個可執行的jar。