Modularity的计算方法——社团检测中模块度计算公式详解

最新推荐文章于 2025-11-18 00:57:18 发布
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本文探讨了模块化在社区检测中的应用，介绍了如何通过模块化方法识别复杂网络中的社区结构，这对于理解社会网络、生物网络等具有重要意义。
如何计算图论中的模块化modularity指标，图论中的社区检测算法——Louvain community
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
06-03 2334
在过去的十年中，人们对网络的实证研究以及开发用于从网络数据中提取洞察力的数学和计算工具 的兴趣激增。 研究网络的一种常见方法是关注单个节点或一小组节点的属性，提出诸如“哪个是该网络中最重要的节点？”或“哪些是最强的连接？”之类的问题。 然而，方法并没有告诉我们关于大规模网络结构的信息。 正是这种大规模的结构是本文的主题。网络中大规模结构的最佳研究形式是模块化或社区结构。在这种情况下，社区是较大网络中的密集子网络，例如社交网络中的紧密联系的朋友组或万维网上的一组相互链接的网页。.........
基于 Numpy 计算邻接矩阵的模块度矩阵（modularity）
全糖冲击的博客
07-05 793
大家好，欢迎来到我的技术博客！今天我要和大家分享的是如何使用Numpy计算邻接矩阵的模块度矩阵（modularity）。最近，我和我的朋友小张在研究社交网络中的社区发现问题时，遇到了模块度矩阵的计算难题。经过一番研究和尝试，我们发现Numpy是处理这类计算的强大工具。今天，我将详细讲解如何基于Numpy计算邻接矩阵的模块度矩阵，希望能对大家有所帮助。我们定义一个简单的无向图的邻接矩阵作为示例。
模块度(Modularity)与Fast Newman算法讲解与代码实现
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marywbrown的博客
03-14 6万+
模块度（Modularity）是由Newman提出的一种衡量社区划分好坏的标准，由04年提出，06年由扩展为另一种形式。本文详细讲解了两种形式的模块度计算和理解，并同时讲解了模块度的矩阵划归形式。文章最后附上用matlab实现模块度的代码。
NetworkX社区检测实战：发现网络中的隐藏模式和群组
最新发布
gitblog_00669的博客
11-18 631
NetworkX是Python中强大的网络分析库，提供了丰富的社区检测算法来发现复杂网络中的隐藏模式和群组结构。社区检测是网络分析中的核心技术，能够帮助我们理解社交网络、生物网络、信息网络等复杂系统中的组织结构。 ## 什么是社区检测？ 🤔 社区检测（Community Detection）是一种从复杂网络中识别密集连接节点群组的技术。这些群组内部的连接比群组之间的连接更加紧密，揭示了网络的
Python Networkx基础知识及使用总结
CUFEECR的博客
01-18 1万+
networkx在2002年5月产生，是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。主要讲了关于networkx的常用操作和属性方法。
【复杂网络系列】模块度（Modularity ）的计算方法
SNS程飞的专栏
01-09 2万+
Modularity Measure(模块化度量值），由Newman等人提出，是目前常用的一种衡量网络中社区稳定度的方法。 如上图所示，我们将这个图以图中两根横线为方式进行划分，共得三个社区（community），其中红色，绿色以及蓝色的点各为一个社区。 这里我们采用的计算公式为：Q=∑（I/E-((2I+O)/2E)**2）。 在上式中I表示两个端点
社区发现(社团检测)模块度Modularity详细介绍
qq_38427201的博客
03-13 1万+
模块度(Q值)：用来衡量社区划分的好坏。值得注意的是，衡量社区的指标还有NMI（标准互信息）、兰德指数。 模块度函数是由Newman和Girvan在2004年提出的一种用于评估社区划分的全局目标函数，其定义如 公式表示如下： 在上述公式中，Aij是整个网络对应的邻接矩阵的任意元素（这里只考虑无向无权图的情况）。若i与j有连接的话，则Aij=1，否则Aij=0。是网络的总...
精选资源
Cal_Q_Q-网络_Q网络_计算模块度_cal_Q_模块度Q_
10-02
计算模块度的基本公式为： \[ Q = \frac{1}{2m} \sum_{ij}(A_{ij} - \frac{k_i k_j}{2m})\delta(c_i, c_j) \] 其中，\( m \)是网络中所有边的权重之和，\( A_{ij} \)是网络的邻接矩阵，表示节点i与j之间是否存在边...
Modularity的计算方法——社团检测中模块度计算公式详解（转）
小北风的博客
05-20 8501
文章转自http://www.yalewoo.com/modularity_community_detection.htmlModularity，中文称为模块度，是 Community Detection（社区发现/社团检测） 中用来衡量社区划分质量的一种方法。要理解Modularity，我们先来看社团和社团检测的概念。社团检测社团检测，就是要在一个图（包含顶点和边）上发现社团结构，也就是要把图中...
模块度
洛豳枭薰
12-19 8061
一、引入： GN算法是找到复杂网络中的最大边介数，然后删除该边界，通过类似于层次聚类的方式（分裂节点），产生不同的社区。 缺点：无法确定好产生层次，即划分为多少个社区。 改进：引入模块度：衡量社区结构划分的质量 二、模块度公式： 两种思路，但是殊途同归 （1） tre表示迹，每一个社区内部的边数 ||e^2||ai表示社区i内部的点所关联的所有的边的数目与总边数的比例 (但是这句话
社区发现（子区划分）：模块度及模块度增量计算公式推导
weixin_42639395的博客
09-05 4121
介绍社区发现（子区划分/网络聚类）的基本概念：模块度以及模块度增量； 对其中的重要公式进行推导、证明
模块度是什么
weixin_42578963的博客
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模块度是社会网络分析中常用的一种度量指标，用来衡量一个网络的结构特性。它表示网络中不同社区之间的聚集程度。通常情况下，模块度值越高，说明网络中存在的社区越明显、越紧密。 模块度可以通过计算网络中各个节点所在社区内部边的数量(即内部边数)与整个网络中边的数量(即全部边数)之间的比例来计算。 公式如下： Q = (L - (1/2m)S^2 ) / (1/2m) 其中，L是网络中所有社区的内部边数之...
python networkx教程_科学网-Python+NetworkX 计算全局社区划分的模块度的三种方法，代码分享-刘井莲的博文...
weixin_39868959的博客
11-24 805
#Python代码#coding=gbkimport numpy as npimport networkx as nx'''输入参数格式说明comm=[[1,2,3],[4,5,6],...]G=nx.Graph()Q1、Q2、Q3是采用三种不同方法来计算模块度，其结果相同G中边(a,b)都是a...
模块度函数
qq_42618228的博客
08-03 806
模块度函数的理解 注：文章中的Q计算部分 Q=12×2[(0−2×22×2×1+0+(1−2×12×2×1)]+12×2[0+(0−1×12×2)+0]+12×2[(0−1×12×2)×1+(1−1×22×2)×1+0]Q = \frac{1}{2\times2}[(0-\frac{2\times2}{2\times2}\times1+0+(1-\frac{2\times1}{2\times2}\times1)]+\frac{1}{2\times2}[0+(0-\frac{1\times1}{2\time
社区--模块度
zeros的博客
03-29 2114
在复杂网络中，社区具有很重要的一个特征，就是社区在内部的节点相似度较高，而在社区外部的节点相似度较低。 模块度就是基于这种性质提出的，定义为社区内部的总边数和网络中总边数的比例减去一个期望值，该期望值是将网络设定为随机网络时同样的社区分配所形成的社区内部的总边数和网络中总边数的比例的大小。 定义如下： 其中 表示社区i内的边的数量占整个网络总边数的比例， 表示社区i所关联的所有的边的数目与总边数的比例。 全局模块度的完整推导步骤： 假设cv和cw 分别表示点v和点w所在的两个社...
模块度（矩阵方法）实现Matlab&Python
YoungITの博客
10-24 1813
模块度（矩阵方法）实现Matlab&Python，也将其拓展到了符号网络模块度QS（矩阵方法）
我想要基于python的网络社区模块度计算代码
weixin_35757531的博客
02-09 633
你可以使用 NetworkX 库来实现网络模块度计算。 NetworkX 是一个用于创建、操作、以及分析复杂网络的 Python 库。它提供了计算网络模块度的函数，可以帮助您在 Python 中简单地计算网络模块度。 以下是一个简单的示例代码： import networkx as nx# 创建一个图 G = nx.karate_club_graph() # 计算模块度 modularity =...
网络社区划分的模块度计算方法研究
根据给定的文件信息，我们可以明确几个关键词汇及其含义：网络（Network）、模块度（Modularity）、Q-网络（Q-Network）、计算模块度（Calculate Modularity）、基于标签的社区划分表示（Label-Based Community ...
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