FindGraphCommunities

FindGraphCommunities[g]

求图 g 中的社区.

FindGraphCommunities[{vw,…}]

使用规则 vw 指定图 g.

更多信息和选项

  • FindGraphCommunities 求有许多边连接相同社区的顶点，并且有相对较少的边连接不同社区的顶点.
  • FindGraphCommunities 返回社区列表 {c1,c2,…}，其中每个社区 ci 是顶点列表.
  • 社区根据长度排序，最大的社区排在前面.
  • FindGraphCommunities 支持 Method 选项，指定所使用的详细方法.
  • Method 选项的可能设置包括：
  • "Modularity"基于模块的聚类
    "Centrality"基于中心度的聚类
    "CliquePercolation"基于团渗流的聚类
    "Hierarchical"基于层次的聚类
    "Spectral"基于谱的聚类
  • FindGraphCommunities 可用于无向图、有向图、加权图、多重图和混合图.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

求图中的社区：

突出显示社区：

可视化社区：

范围  (7)

FindGraphCommunities 可用于无向图：

有向图：

加权图：

多重图：

混合图：

使用规则指定图：

FindGraphCommunities 可用于大规模图：

选项  (6)

Method  (6)

默认情况下，FindGraphCommunities 使用模块化最大化的方法：

这也能够使用 Method->"Modularity" 得到：

使用 Method->"Hierarchical" 以基于顶点相似度获取层次聚类：

使用 Method->"Spectral" 来获取谱划分：

使用 Method->"Centrality" 来获取基于边中心度的划分：

使用 Method->"CliquePercolation" 来获取 k 团渗流：

使用 Method->"VertexMoving" 来提高默认情况下获得的结果：

应用  (2)

求跆拳道俱乐部的成员之间的朋友网络中的社区：

在内部冲突的情况下，预测网络的划分：

在2010年至2011年全国曲棍球联赛的常规赛季中，获胜的加权网络. 根据会议划分团队：

把团队划分成6个子部分：

属性和关系  (5)

社区使用长度排序，其中最大的社区排在第一：

默认情况下，FindGraphCommunities 给出具有最高模块度的社区：

使用 GraphAssortativity 来计算模块度：

使用 FindGraphPartition 来把顶点划分为 k 个近似相等规模的部分：

Watts–Strogatz 模型中的社区规模：

在随机空间图中：

CommunityGraphPlot 查找并且可视化社区：

指定社区：

Wolfram Research (2012)，FindGraphCommunities，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FindGraphCommunities.html （更新于 2015 年）.

文本

Wolfram Research (2012)，FindGraphCommunities，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FindGraphCommunities.html （更新于 2015 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2012. "FindGraphCommunities." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/FindGraphCommunities.html.

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Wolfram 语言. (2012). FindGraphCommunities. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FindGraphCommunities.html 年

BibTeX

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