Обнаружение сообщества louvain в полных взвешенных сетях возвращает только 1 раздел

Question

Ссылаясь на: https://stackoverflow.com/a/44907357/305883

Я использую реализацию python-louvain для обнаружения сообщества в полном взвешенном графе.

Но я получаю только один раздел, содержащий все узлы.

Код:

import community # this is pip install python-louvain
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Replace this with your networkx graph loading depending on your format !

# using graph g as a completed graph, weights between 0 and 1

#first compute the best partition
partition = community.best_partition(g)

#drawing
size = float(len(set(partition.values())))
pos = nx.spring_layout(g)
count = 0.
for com in set(partition.values()) :
    count = count + 1.
    list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys() if partition[nodes] == com]
    nx.draw_networkx_nodes(g, pos, list_nodes, node_size = 20, node_color = str(count / size))


nx.draw_networkx_edges(g, pos, alpha=0.1)

plt.show()

Я хотел бы извлечь сообщества из полной взвешенной сети.

Я также попробовал girvan_newman (https://networkx.github.io/documentation/networkx-2.0/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.community.centrality.girvan_newman.html), но смог обнаружить только 2 сообществаполного графа из 200 узлов (с 198 и 2 узлами).

Правильно ли работает Лувен для обнаружения сообществ в полном графе? Лучшие предложения?

Answer 1

Возможно, что выбор используемой модели для этого случая вернет один блок со всеми узлами, что означает, что недостаточно статистических данных для большего количества блоков.

Вы можете попробовать пакет Peixotos graph-tool, который имеет реализацию взвешенной стохастической блочной модели .