cdlib.algorithms.endntm

cdlib.algorithms.endntm(g_original: object, clusterings: list | None = None, epsilon: float = 2) → NodeClustering

基于集成方法的重叠社区检测算法，采用分布式邻域阈值方法（EnDNTM）。 EnDNTM使用集成机制生成的预分区不相交社区，然后分析不相交社区中边界节点的邻域分布，以检测重叠社区。

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

• clusterings – 一个可迭代的Clustering对象（仅限不重叠的节点分区）

• epsilon – 邻域阈值，默认为2。

Returns:

节点聚类对象

Example:

>>> from cdlib import algorithms
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> coms_l = [algorithms.louvain(G), algorithms.label_propagation(G), algorithms.walktrap(G)]
>>> coms = algorithms.endntm(G, coms_l)

References:

Jaiswal, R., & Ramanna, S. 使用基于集成的分布式邻域阈值方法在社交网络中检测重叠社区。智能决策技术, (2021), doi:10.3233/IDT-200059.