R语言网络社区检测(社群发现)分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化

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在网络上进行社区检测时,有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。

plot(g)

R语言网络社区检测(社群发现)分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化_第1张图片

我使用数据集,代表了观察到的 18 位女性参加 14 场社交活动的情况。

不考虑这个图是二向图,让我们尝试将图划分为社区。有自然的分界线吗?让我们根据节点所属的社区为节点着色:

community(g)
col <- membership + 1
plot

R语言网络社区检测(社群发现)分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化_第2张图片

正如我们所看到的,该算法找到了2个社区,乍一看,这种划分似乎是合理的。无论如何,还有一种自然的划分是算法无法找到的:事件/女性的二元关系。每个节点都有这样的属性:"是女性 "或 "是事件"。让我们用不同的方式来描述这个图的特征。我们有14个事件。对于这些,我们改变它们的形状。 

shape <- "squa"
shape <- "cice"
plot(g)

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如何从给定的网络中提取社区?

在网络中寻找社区是复杂系统范式下的一项常见任务。有几种方法可以使用非常不同的包对图进行社区分区。

网络社区检测算法

walktrap.community

该算法通过执行随机游走找到密集连接的子图。这个想法是随机游走将倾向于留在社区内,而不是跳到其他社区。

边缘.中间.社区

这个算法就是Girvan-Newman算法。它是一种分割算法,在每一步中,具有最高间性的边被从图中移除。对于每一次划分,你都可以计算出图的模块化程度。最后,在这个过程给你带来最高模块化值的地方选择切割树状图。

Newman快速算法(fast greedy)")

该算法是纽曼算法。在这种情况下,算法是凝聚的。在每一步,两组合并。合并是通过优化模块化决定的。这是一种快速算法,但有一个贪婪算法的缺点。因此,虽然我发现它有用且准确,但它可能不会产生最佳的整体社区划分。

自旋玻璃社群发现

该算法使用自旋玻璃模型和模拟退火来查找网络内的社区。

# 首先我们加载ipgrah软件包

 
# 让我们生成两个网络并将其合并为一个图。
graph.union
 
# 让我们删除多线和循环
simplify
 
# 让我们用Grivan-Newman算法看看这里是否有社区。
# Grivan-Newman算法
# 首先,我们计算边缘间性、合并等。
edge.betweenness.community
 
# 现在我们有了合并/拆分,我们需要计算模块化。
# 对于每个合并,我们将使用一个函数,对于每个边被删除,将创建第二个图,检查其成员资格并使用该成员资格来计算模块化程度
membership
# -在原图g上计算模块化 
  modularit
 
# 我们现在可以绘制所有模块化的图
plot
 
# 现在,让我们根据节点的成员资格为其着色
removed.edges
color=membership
 
# 让我们为图选择一个布局
layout
 
# 绘制它
plot
 
# 如果我们想使用 fastgreedy.community agorithm,我们会这样做
fastgreedy.community

plot

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