cdlib.algorithms.wCommunity

cdlib.algorithms.wCommunity(g_original: object, min_bel_degree: float = 0.7, threshold_bel_degree: float = 0.7, weightName: str = 'weight') → NodeClustering

识别加权图中重叠社区的算法

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

• min_bel_degree – 在归属度方面的容忍度，用于确定是否将节点添加到社区中

• threshold_bel_degree – 在‘NLU’社区中添加节点所需的容忍度，以归属度表示

• weightName – 包含权重的边属性的名称

Returns:

节点聚类对象

Example:

>>> from cdlib import algorithms
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> nx.set_edge_attributes(G, values=1, name='weight')
>>> coms = algorithms.wCommunity(G, min_bel_degree=0.6, threshold_bel_degree=0.6)

References:

陈, D., 尚, M., 吕, Z., & 傅, Y. (2010). 通过局部算法检测加权网络的重叠社区. 物理A: 统计力学及其应用, 389(19), 4177-4187.

注意

实现由Marco Cardia <cardiamc@gmail.com> 和 Francesco Sabiu <fsabiu@gmail.com> 提供（意大利比萨大学计算机科学系）