cdlib.algorithms.demon

cdlib.algorithms.demon(g_original: object, epsilon: float, min_com_size: int = 3) → NodeClustering

Demon 是一种以节点为中心的从下至上的重叠社区发现算法。它利用自我网络结构和重叠标签传播来识别微观尺度的社区，随后将这些社区合并为中观尺度的社区。

支持的图表类型

无向

有向

加权

是的

否

否
Parameters:

  • g_original – 一个 networkx/igraph 对象

  • epsilon – 合并阈值在[0,1]范围内，默认值为0.25。

  • min_com_size – 最小社区大小，默认为3。

Returns:

节点聚类对象

Example:

>>> from cdlib import algorithms
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> coms = algorithms.demon(G, min_com_size=3, epsilon=0.25)
References:

  1. Coscia, M., Rossetti, G., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2012年8月). Demon: 一种本地优先的重叠社区发现方法。 在第18届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议论文集 (第615-623页). ACM.

  2. Coscia, M., Rossetti, G., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2014). 使用本地优先方法揭示层次和重叠社区。 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 9(1), 6.

注意

参考实现：https://github.com/GiulioRossetti/DEMON