在图中是否有社区检测算法的实现？

Question

我正在寻找社区检测算法的实现，如Girvan-Newman算法（2002）。我访问过这个领域的几位研究人员的网站（Newman，Santo等），但无法找到任何代码。我想象那里有人发布了这些算法的实现（甚至可能是一个工具包？），但我似乎无法找到它。

Answer 1

社区检测算法有时是库的一部分（如用于java的JUNG）或工具（请参阅Gephi）。当作者发布一种新方法时，他们有时会提供他们的代码。例如，Louvain和Infomap方法。

备注：Girvan-Newman算法有时仍在使用，但它大部分被更快和更准确的方法取代。为了很好地概述这个话题，我推荐Community detection algorithms: a comparative analysis或更长的Community detection in graphs（103页）。

Answer 2

您可以尝试SNAP库（斯坦福网络分析平台，http://snap.stanford.edu/），其中包括Modularity，Girvan-Newman和Clauset-Newman-Moore算法。它用C++编写，并且在BSD许可证下。正如许多论文所使用的（见http://snap.stanford.edu/papers.html），它应该是好的。

Answer 3

你应该看看igraph library：

• 7个社区检测算法（包括以上mentionned）：
  • Edgebetweenness（格文 - 纽曼基于链路中心地位的方法），
  • Walkrap（Pons-Latapy random walk-based approach），
  • 主要特征向量（Newman's spectral approach），
  • 快速贪婪（Clauset et。人模块化优化），
  • 标签传播（Raghavan等人），
  • 鲁汶（布隆德尔等人，模块化优化），
  • Spinglass（雷查德-Bornholdt，模块化优化），
  • InfoMap（Rosvall -Bergstrom，基于压缩的方法）。
• 其他相关功能：处理模块，处理分层结构等
• 可在R，C和Python
• 开源

为了我个人认为，最完整的工具社区检测。 有关详细信息，还要检查：What are the differences between community detection algorithms in igraph?

Answer 4

我们最近实施our algorithm，这是基于恒波茨模型，快速鲁汶优化，并为加权，并签署网络InfoMap可靠的地图式。 Here是开源的java项目+一个可执行的jar。