cdlib.benchmark.PP¶
- cdlib.benchmark.PP(l: int, k: int, p_in: float, p_out: float, seed: object = 42, directed: bool = False) [<class 'object'>, <class 'object'>]¶
返回种植的l分区图。
该模型将一个具有n=l*k个顶点的图划分为l个组，每组有k个顶点。同一组内的顶点以概率p_in连接，不同组之间的顶点以概率p_out连接。
- Parameters:
l – 组数
k – 每个组中的顶点数
p_in – 组内顶点连接的概率
p_out – 组间连接顶点的概率
seed – 随机数生成状态的指示器。
directed – 是否创建有向图。布尔值，默认为 False
- Returns:
一个networkx合成图，社区集合（NodeClustering对象）
- Example:
>>> from cdlib.benchmark import planted_partitions >>> G, coms = planted_partitions(4, 3, 0.5, 0.1, seed=42)
- References:
A. Condon, R.M. Karp, 图分割算法在植入分割模型中的应用, Random Struct. Algor. 18 (2001) 116-140. Santo Fortunato ‘社区检测在图中的应用’ 物理报告 第486卷, 第3-5期 p. 75-174. https://arxiv.org/abs/0906.0612