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📜  在Python中使用 Girvan Newman 算法检测社交网络中的社区

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:20.426000             🧑  作者: Mango

在Python中使用 Girvan Newman 算法检测社交网络中的社区

先决条件Python基础、NetworkX基础

我们将使用 Girvan Newman 算法将图的节点划分为两个或多个社区。 Girvan Newman 算法移除具有最高介数的边缘，直到没有边缘剩余。介数是穿过它的节点对之间的最短路径的数量。

我们将使用 Girvan Newman 算法来完成这项任务。

算法：

  1. 创建一个包含 N 个节点及其边的图，或者采用像杠铃图这样的内置图。
  2. 计算图中所有存在边的介数。
  3. 现在删除所有具有最高介数的边。
  4. 现在重新计算受到边缘移除影响的所有边缘的介数。
  5. 现在重复步骤 3 和 4，直到没有边缘。

Python代码：

Python3
import networkx as nx
  
  
def edge_to_remove(g):
      
    d1 = nx.edge_betweenness_centrality(g)
    list_of_tuples = list(d1.items())
      
    sorted(list_of_tuples, key = lambda x:x[1], reverse = True)
      
    # Will return in the form (a,b)
    return list_of_tuples[0][0]
  
def girvan(g):
    a = nx.connected_components(g)
    lena = len(list(a))
    print (' The number of connected components are ', lena)
    while (lena == 1):
  
        # We need (a,b) instead of ((a,b))
        u, v = edge_to_remove(g)
        g.remove_edge(u, v) 
          
        a = nx.connected_components(g)
        lena=len(list(a))
        print (' The number of connected components are ', lena)
    
    return a
  
# Driver Code
g = nx.barbell_graph(5,0)
a = girvan(g)
print ('Barbell Graph')
  
for i in a:
    print (i.nodes())
    print ('.............')
  
g1 = nx.karate_club_graph()
a1 = girvan(g1)
  
print ('Karate Club Graph')
for i in a1:
    print (i.nodes())
    print ('.............')

输出：