cdlib.evaluation.significance

cdlib.evaluation.significance(graph: Graph, communities: object, **kwargs: dict) → object

显著性估计了在随机图中出现密集社区分区的可能性。

Parameters:

• graph – 一个 networkx/igraph 对象

• communities – NodeClustering 对象

Returns:

FitnessResult 对象

示例：

>>> from cdlib.algorithms import louvain
>>> from cdlib import evaluation
>>> g = nx.karate_club_graph()
>>> communities = louvain(g)
>>> mod = evaluation.significance(g,communities)

References:

1. Traag, V. A., Aldecoa, R., & Delvenne, J. C. (2015). 使用渐近惊喜检测社区。 物理评论 E, 92(2), 022816.