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
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2024-01-22 13:45:56
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GN算法本算法的具体内容请参考Finding and evaluating community structure in networks（Newman and Girvan）。重要概念边介数（betweenness）：网络中任意两个节点通过此边的最短路径的数目。GN算法的思想：在一个网络之中，通过社区内部的边的最短路径相对较少，而通过社区之间的边的最短路径的数目则相对较多。GN算法是一个基于删除
入门实验室 ＃这个实验的重点是向学生介绍两个包SNA和 Igraph，以涵盖一些基本的R命令，加载和管理数据，以生成图形可视化，并导出数据在别处使用。所有需要安装的包的地址如下，建议直接安装 source(“http://sna.stanford.edu/setup.R“)install.packages("ergm", repos = "http://cran.cnr.berkeley.
# 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 |
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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
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2023-11-21 17:05:58
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# 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 |
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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
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2023-09-06 16:08:26
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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
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2024-01-03 11:35:36
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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，
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2023-07-24 17:49:35
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# 使用Python igraph包进行社区划分与模块度计算
在网络分析中，社区划分是一个重要的任务，它可以帮助我们理解网络的结构和模式。今天，我们将通过使用Python中的igraph库来实现网络的社区划分，并计算模块度（modularity）。本文将为你详细介绍整个流程和每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是执行社区划分和模块度计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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
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2024-08-30 11:28:15
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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
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2023-11-25 12:15:54
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前言图是一种抽象的数学结构，不同对象之间通过线条连接起来，而对象在图中并没有固定的位置表示，不同的放置位置显示出的效果通常是不一样的。选择一种优秀的布局方式，可以让图形呈现出更好的效果，而 igraph 的工作方式是通过一类 node-edge 的算法来进行布局的。算法会将节点作为二维或三维空间上的点，使用直线或曲线来连接两个相邻的节点。对于有向图来说，带箭头的线表示连接方向。在边两端的节点可以由
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2024-09-12 09:20:36
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前言igraph是一个进行图计算和社交网络分析的软件包，支持python语言，打算学习igraph，然后应用在自己的项目中。系统环境64位win10系统，同时安装了python3.6和python2.7版本，anaconda版本是2.7和3.5，但还无法更改anaconda prompt的默认pip环境--2.7，CMD里面python的默认环境倒可以更改（似乎是把环境变量里面python2的部分
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2023-06-29 09:13:40
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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
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2023-12-15 12:27:48
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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：
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2024-01-02 13:17:16
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# 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
# 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
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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
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2023-07-07 22:10:13
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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
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2023-11-20 12:39:11
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