# 社区发现 Python 实现指南
社区发现是指在大型数据集中寻找潜在的群体或区域，尤其是社交网络中的用户群体。本文将为你提供一个从零到一实现社区发现的基本流程，使用 Python 编程语言。我们将一步步介绍如何完成这一任务，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
我们将以下列步骤实现社区发现功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
# 社区发现 Python 指南
在数据分析与机器学习的领域，社区发现是一种主要用于识别网络中节点聚类的方法。这篇文章将帮助你理解如何使用 Python 实现社区发现。我们将通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|---------------------
在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是：一个网络
转载
2023-11-21 17:05:58
156阅读
社区如果一张图是对一片区域的描述的话，将这张图划分为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大，而子图之间关联性尽可能低时，这样的子图可以称之为一个社区。社区发现算法社区发现算法有很多，例如LPA，HANP，SLPA以及Louvain，不同的算法划分社区的效果不尽相同。Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社
转载
2023-09-06 16:08:26
263阅读
标签传播算法 LPA算法（Label Propagation Algorithm）是一种基于标签传播的社区发现算法，它能够在大规模网络上快速有效地发现社区结构。LPA算法的基本思想是将网络中的每个节点都初始化为一个独立的社区，然后通过迭代地传递节点标签来合并社区。具体来说，算法的流程如下：初始化：将每个节点的标签初始化为该节点自身的唯一标识符。标签传播：迭代地传递节点标签。在
转载
2024-01-03 11:35:36
126阅读
作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。以下是我的一个 PPT 报告，分享给大家。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。新浪微博用户对应的网络图为例，
转载
2023-07-24 17:49:35
276阅读
标签：Python学习交流平台与教程目录一、有编程问题怎么办？1 Stack Overflow2 Github３ CSDN-专业IT技术社区二、Python教程1 跟我读Python文档2 廖雪峰python教程3 最好的python学习资源——官方文档三、统计学入门教材1 统计学-基本概念和方法2 统计学：从数据到结论(第2版)四、编程入门书推荐1 《编码：隐匿在计算机背后的语言》一、有编程问题
转载
2024-08-30 11:28:15
57阅读
一、社区发现概述根据图论，加权网络表示为?=(?,?,?)，未加权网络表示为?=(?,?)，其中?和?表示节点和边的集合，?分别表示?相应的权重，以连接的强度或容量为单位。在未加权的网络中，?被视为1。子图?⊆?是保留原始网络结构的图划分。子图的划分遵循预定义（pre-define）的规则，不同的规则可能会导致不同形式的子图。社区是代表真实社会现象的一种子图。换句话说，社区是一组具有共同特征的人或
转载
2023-11-25 12:15:54
0阅读
社区发现算法Louvain
Fast unfolding of communities in large networks
一、社区发现将复杂网络划分为若干个组，组内节点连接稠密，组间节点连接稀疏。这些组称为社区(Community)，将复杂网络划分为社区的过程称为社区发现(Community Detection)。二、社区发现效果度量----模块度(Modularity)模块度(modula
转载
2023-12-15 12:27:48
1956阅读
Louvain 算法原始论文为：《Fast unfolding of communities in large networks》。所以又被称为Fast unfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：
转载
2024-01-02 13:17:16
257阅读
# Python社区：发现生成图例
## 引言
Python是一种强大且广泛应用于不同领域的编程语言。它拥有庞大的社区，为开发者提供了丰富的工具和库，用于解决各种问题和任务。其中，生成图例是数据可视化的重要一环，可以帮助我们更好地理解数据和模式。本文将介绍Python社区中常用的一些工具和库，来生成图例并展示数据。
## Matplotlib
Matplotlib是一个功能强大且广泛使用的
原创
2023-10-16 09:33:48
82阅读
# Louvain社区发现算法及其Python实现
## 引言
随着大数据时代的到来，复杂网络的研究愈发重要。复杂网络能够帮助我们理解许多现实问题，例如社交网络、互联网结构以及生物网络等。在众多网络分析方法中，社区发现是尤为重要的一个领域。社区发现的目标是将网络中的节点划分为若干个子集，使得同一个子集内的节点之间联系密切，而不同子集之间的联系则相对较弱。Louvain社区发现算法是一种高效的算
正如总所周知的一样，Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。轻巧页就意味着他比较简洁，不过见到的MTV框架还是有的，（MVC）但是最重要的还是他的可扩展性很强，对比与Django框架呢，他的灵活度就很高了，可以自己一些设计代码框架。 他比较适合一些，分层比较少,逻辑不怎么复杂的web项目。 本文主要介绍以P
转载
2023-07-07 22:10:13
141阅读
因为 python代码的优雅美观且易于维护这一特点，越来越多的人选择使用 Python做web开发。而 Python的 Web框架百花齐放，目前比较流行的框架有大包大揽的 Django，小巧灵活的 Flask、 Bottle，还有性能高效的异步框架 Tornado、 sanic。这么多框架只要选择一个，阅读他的文档，就可以很轻松的搭建一个 web app，完全不需要去管他实现的原理。本
转载
2023-11-20 12:39:11
108阅读
前言很高兴现在接手的项目让我接触到了Python Graphql，百度上对其介绍相对较少也不够全面，几乎没有完整的中文文档，所以这边也借此机会学习一下Graphql。什么是Graphql呢？Graphql是一个API查询语言，其数据由服务器上的一个Scheme提供，其查询返回的数据依赖请求的时候用户需要的精确数据。列如用户只需要一个name字段，服务器也只返回name的值。参考Hello Word
转载
2024-01-22 13:45:56
34阅读
作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。  
转载
2023-12-05 20:43:05
0阅读
社区划分问题大多基于这样一个假设：同一社区内部的节点连接较为紧密，社区之间的节点连接较为稀疏。因此，社区发现本质上就是网络中结构紧密的节点的聚类。 从这个角度来说，这跟聚类算法一样，社区划分问题主要有两种思路： （1）凝聚方法(agglomerative method)：添加边 （2）分裂方法(divisi
转载
2023-06-13 20:31:51
114阅读
对于浙江省衢州市柯城区荷花街道大南门村村干部郑贵荣来说，最近的工作方式发生了巨大变化。 近日，在日常巡逻中的郑贵荣，发现辖区花鸟市场存在占道经营现象，他立即拍下照片发到荷花街道钉钉群。看到此情况以后，荷花街道立即组织“美丽城镇，美丽田园”建设工作小组人员到达现场，查看并联合执法部门对占道经营摊贩进行劝导处理，并着其改正。 (图为荷花街道工作人员在用钉钉办公) 如此高效的行动在之前是难以想象的。以前
转载
2023-12-13 21:56:18
24阅读
KL算法介绍Kernighan-Lin算法是一种试探优化的方法，其基本的思想是为网络引入一个试探函数Q，Q代表某两个准社团内部的边数减去两个准社团之间的边数的差值，然后得到使Q值最大的划分方法。首先将整个网络的节点随机的或根据网络的现有信息分为两个部分，在两个社团之间考虑所有可能的节点对，试探交换每对节点并计算交换后的ΔQ，ΔQ=Q交换后-Q交换前，记录ΔQ最大的交换节点对，并将这两个节点互换，记
转载
2024-07-28 15:04:49
103阅读
标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。该算法简单易实现，算法执行时间短，复杂度低且分类效果好。 接下来直接
转载
2024-09-13 22:05:01
22阅读
