割掉-----------------------------------------------割掉

最新推荐文章于 2024-02-06 08:29:21 发布
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Girvan-Newman算法是一种基于图的社团检测算法，可以用来识别网络中的社团结构。它基于图的边介数（edge betweenness）的概念，该概念指的是在所有最短路径中经过某条边的次数。该算法的基本思想是：不断地割掉介数最大的边，直到图被分为若干个连通分量或者达到预设的社团数量为止。 在Python中，可以使用networkx库来实现Girvan-Newman算法。具体步骤如下： 1. 构建图：使用networkx库中的Graph()函数构建一个无向图。 ```python import networkx as nx G = nx.Graph() ``` 2. 添加边：使用add_edges_from()函数添加图的边。 ```python G.add_edges_from([(1,2), (1,3), (2,3), (2,4), (3,4), (4,5)]) ``` 3. 计算边介数：使用betweenness_centrality()函数计算每条边的介数。 ```python eb = nx.edge_betweenness_centrality(G) ``` 4. 删除介数最大的边：使用edge_betweenness()函数找到介数最大的边，并使用remove_edges_from()函数删除这些边。 ```python max_eb = max(eb.values()) for k, v in eb.items(): if v == max_eb: G.remove_edge(k[0], k[1]) ``` 5. 重复步骤3和步骤4，直到达到预设的社团数量或者图被分为若干个连通分量为止。 ```python def girvan_newman(G, k): c = list(nx.connected_components(G)) while len(c) < k: eb = nx.edge_betweenness_centrality(G) max_eb = max(eb.values()) for k, v in eb.items(): if v == max_eb: G.remove_edge(k[0], k[1]) c = list(nx.connected_components(G)) return c girvan_newman(G, 2) ``` 上述代码将图分为两个社团，并返回每个社团的节点集合。
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