networkx 计算出它的良好分区和模块化

Question

我正在 networkx 中寻找一种与此方法相同的方法，但它确实考虑了边缘权重： https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.community.modularity_max.greedy_modularity_communities.html

greedy_modularity_communities：

使用 Clauset-Newman-Moore 贪婪模块化在图中查找社区 最大化。该方法目前支持 Graph 类和 does 不考虑边权重。

它存在吗？我找不到它。 感谢阅读。

Answer 1

必须是 Networkx 吗？ iGraph 包为社区检测提供了更多功能，包括加权 fastgreedy 的实现。您可以将 Networkx 中的图形文件保存为 .gml，这样可以轻松地将其传输到 iGraph。

如果您转到this 页面，您将看到此软件包提供的检测算法的完整列表，每个算法都以标签“community_”开头。该页面还将提供有关如何实现这些算法的教程。

我不认为 N​​etworkx 直接提供此功能，但是有一个名为 python-louvain 的附加软件包可能会提供您正在寻找的内容。