cdlib.algorithms.lswl¶
- cdlib.algorithms.lswl(g_original: object, query_node: object, strength_type: int = 2, timeout: float = 1.0, online: bool = True) NodeClustering¶
LSWL 本地精确、确定且快速地发现网络的社区。 该方法基于图中强链接和弱链接的概念，采用单节点扩展模型工作。
支持的图表类型
无向
有向
加权
是的
否
是的
- Parameters:
g_original – 一个 networkx/igraph 对象
timeout – LSWL 检索社区的最大时间。默认值为 1 秒。
strength_type – 1 强度在 [-1,+1] 之间，或 2 强度在 [0,1] 之间。默认值为 2。
query_node – 查询其本地社区的网络节点的ID。
online – 计算是否应在内存中进行。默认值为True。
- Returns:
节点聚类对象
- Example:
>>> from cdlib import algorithms >>> import networkx as nx >>> G = nx.karate_club_graph() >>> coms = algorithms.lswl(G, 1)
- References:
快速本地社区发现：依赖链接的强度（已提交至KDD 2021）。