cdlib.algorithms.frc_fgsn¶
- cdlib.algorithms.frc_fgsn(g_original: object, theta: float, eps: float, r: int) FuzzyNodeClustering¶
基于模糊粗糙社区检测的社交网络模糊粒度模型。
FRC-FGSN 将节点分配到社区，指定每个关联的概率。 扁平化的分区确保每个节点都与最大化这种关联概率的社区相关联。 FRC-FGSN 可能会生成孤立节点（即未分配到任何社区的节点）。
支持的图表类型
无向
有向
加权
双部分
是的
否
否
是的
- Parameters:
g_original – networkx/igraph 对象
theta – 社区密度系数
eps – 社区的耦合系数。范围在[0, 1]之间，较小的值确保只有强连接的节点颗粒被合并在一起。
r – 颗粒的半径（整数）
- Returns:
模糊节点聚类对象
- Example:
>>> from cdlib import algorithms >>> import networkx as nx >>> G = nx.karate_club_graph() >>> coms = frc_fgsn(G, theta=1, eps=0.5, r=3)
- References:
Kundu, S., & Pal, S. K. (2015). 社交网络中的模糊粗糙社区。 Pattern Recognition Letters, 67, 145-152.