cdlib.algorithms.lfm

cdlib.algorithms.lfm(g_original: object, alpha: float) → NodeClustering

LFM基于适应度函数的局部优化。 它能够发现重叠社区和层次结构。

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

• alpha – 控制社区大小的参数：alpha值越大，社区越小；alpha值越小，模块越大。如果alpha足够小，所有节点最终会聚集在同一个集群中，即网络本身。在大多数情况下，当alpha < 0.5时，只有一个社区；当alpha > 2时，会恢复最小的社区。一个自然的选择是alpha =1。

Returns:

节点聚类对象

Example:

>>> from cdlib import algorithms
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> com = algorithms.lfm(G, alpha=0.8)

References:

Lancichinetti, Andrea, Santo Fortunato, 和 János Kertész. 检测复杂网络中的重叠和层次社区结构 新物理学杂志 11.3 (2009): 033015.