集成方法

自动化执行多个社区检测算法实例的方法。

配置对象

可以指定范围来自动化执行相同的方法，同时改变其输入（部分）。

Parameter 允许为数值参数指定范围，而 BoolParamter 用于布尔参数。

Parameter(name, start, end, step)
BoolParameter(name, value)

多重实例化

在将社区发现算法应用于图时，经常会出现两种情况：

1. 需要比较给定算法在不同参数下获得的结果

2. 需要比较多种算法

cdlib 允许通过分别利用 grid_execution 和 pool 来实现这一点。

grid_execution(graph, method, parameters)	实例化指定的社区发现方法，对参数集执行网格搜索。
pool(graph, methods, configurations)	在输入图上执行社区发现内部池。

最优配置搜索

在某些场景下，将方法参数的选择委托给库以获取优化给定质量函数的分区可能会很有帮助。 cdlib 允许使用 grid_search 和 random_search 方法来实现这一点。 最后，pool_grid_filter 概括了这种方法，允许从不同算法的池中获取最优分区。

grid_search(graph, method, parameters, ...)	返回指定图的最优分区。
random_search(graph, method, parameters, ...)	返回指定图的最优分区。
pool_grid_filter(graph, methods, ...[, ...])	在输入图上执行社区发现内部池。