转载： 这个Python库超级棒啊，包含Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能_11205354的技术博客_51CTO博客

熟知社区发现算法，你不能错过这个 Python 库。它涵盖 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能。

网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构（community structure）。

由此衍生出来的社区发现（community detection）算法用来发现网络中的社区结构，这类算法包括 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法以及 Bron-Kerbosch 算法等。

最近，在 GitHub 上发现了一个可以发现图中社区结构的 Python 库 communities，该库由软件工程师 Jonathan Shobrook 创建。

载授权，否则将追究法律责任
这个Python库超级棒啊，包含Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能
https://blog.51cto.com/u_11215354/5759629

项目地址：https://github.com/shobrook/communities

首先，该库可以实现以下几种社区发现算法：

Louvain 算法
Girvan-Newman 算法
层次聚类
谱聚类
Bron-Kerbosch 算法
其次，用户还可以使用 communities 库来可视化上述几种算法，下图为空手道俱乐部（Zachary’s karate club）网络中 Louvain 算法的可视化结果：

-----------------------------------
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者Python学习与数据挖掘的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任
这个Python库超级棒啊，包含Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能
https://blog.51cto.com/u_11215354/5759629

该库的安装方法也非常简单，可采用 pip 的方式安装 communities，代码如下：

pip install communities
import numpy as np
from communities.algorithms import louvain_method
adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0, 0, 0],
                       [1, 0, 1, 0, 0, 0],
                       [1, 1, 0, 1, 0, 0],
                       [0, 0, 1, 0, 1, 1],
                       [0, 0, 0, 1, 0, 1],
                       [0, 0, 0, 1, 1, 0]])
communities, _ = louvain_method(adj_matrix)
communities
[{0, 1, 2}, {3, 4, 5}]
 对于这个 Python 库，很多网友给予了高度评价，表示会去尝试。
 
Louvain 算法
 
louvain_method(adj_matrix : numpy.ndarray, n : int = None) -> list
 
该算法来源于文章《Fast unfolding of communities in large networks》，简称为 Louvian。
 
作为一种基于模块度（Modularity）的社区发现算法，Louvain 算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。
 
Louvain 算法对最大化图模块性的社区进行贪婪搜索。如果一个图具有高密度的群体内边缘和低密度的群体间边缘，则称之为模图。
 
示例代码如下：
 
Girvan-Newman 算法
 
                    由此衍生出来的社区发现（community detection）算法用来发现网络中的社区结构，这类算法包括 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法以及 Bron-Kerbosch 算法等。作为一种基于模块度（Modularity）的社区发现算法，Louvain 算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。它涵盖 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能。
				
Deap是一种新型进化计算框架，用于快速原型设计和测试。它试图使算法显式和数据结构透明。它与Pythessing和Scoop.deap等平行机制的完美和谐有效，包括以下特征：。Python社区关注PEP 438的接受，我们已经移动了Deap的Pypi源版本。您可以找到最新的发布：HTTPS ：//pypi.python.org/pypi/deap/.see deap文档的Deap用户指南。为了获取提示文档，将目录更改为doc子文件夹并键入make html，文档将在_build / HTML。您需要Sphinx来构建文档.Also checkout我们的新笔记本示例。使用Jupyter Notebooks，您将能够单独导航和执行每个代码块，并告诉每个行正在做什么。或者，使用页面Botom的笔记本查看器链接在线查看笔记本电脑或下载笔记本，导航到您下载目录并运行.WE鼓励您在系统上使用Easy_install或PIP安装Deap。其他安装过程，如apt-get，yum等。通常提供过时的版本。如果您希望从源，下载或克隆存储库和Type.deap构建状态，则可以在Travis上安装最新版本。 
				
社区发现是基于图结构的非常经典的聚类算法，与传统聚类算法：kmeans/dbscan等不同，前者能将离散数据进行团伙聚类，从而解决传统聚类方式基于连续值距离度量的缺点。
社区发现综述：
马东什么：社区发现算法综述120 赞同 · 13 评论文章
代码如下：
from IPython.display import SVG
import numpy as np
from scipy import sparse
import pandas as pd
from sknetwork.utils imp
程序支持使用结巴分词获取人物、地点、机构三类实体名，以 networkx\text{network}xnetworkx 和 Neo4j\text{Neo4j}Neo4j 两种方法构建人物关系网络，在此基础上计算网络属性、PageRank\text{PageRank}PageRank 、聚集系数、中介中心度、 Louvain\text{Louvain}Louvain 社区发现以及 k\text{k}k 短路径。
项目文件夹下包括源代码目录 src，已计算好的各类分值及预处理后的 Json\te
				
EAGLE是一种基于最大团聚类的层次聚类算法，用来揭示网络的层次化和层次化社区结构。该算法采用一种聚类框架，来处理最大派系。
1.算法的实现：
 首先用Bron-Kerbosch算法找到网络中的最大派系，要设置一个阈值k来丢弃所有小于K的最大派系，通常k取3-6之间的值。算法分为两个阶段：第一阶段生成树状图；第二阶段选着合适的切割点，将树状图分成群落。
第一阶段：
（1）找出网络中的最大派系，忽略最大的子派系，其余作为初始社区
（2）选择相似度最大的一对群落，将其合并到新的群落中，计算新群落与其他群落...
				
### 回答1：
重叠社区发现算法是一种用于社交网络分析的算法，可以揭示社交网络中存在的不同重叠社区结构。在Python中，可以使用NetworkX库来实现重叠社区发现算法。
首先，需要导入NetworkX库，并创建一个有向图或无向图来表示社交网络。然后，可以使用NetworkX中的相关函数来执行重叠社区发现算法。
一种常见的重叠社区发现算法是基于节点的重叠社区结构的Louvain算法。以下是一个示例代码：
import networkx as nx
import community
# 创建一个无向图表示社交网络
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (1, 5)])
# 使用Louvain算法进行重叠社区发现
communities = community.greedy_modularity_communities(G)
# 打印每个节点所属的重叠社区
for i, com in enumerate(communities):
    print("Community", i+1, ":", com)
上述代码首先导入了NetworkX库，并创建了一个无向图G。然后使用Louvain算法中的greedy_modularity_communities函数找到每个节点所属的重叠社区，最后打印出每个节点所属的重叠社区。
此外，还有其他重叠社区发现算法可供选择，例如在论文《Overlapping Community Detection in Social Networks: The State-of-the-Art and Comparative Study》中介绍的一种方法称为COPRA算法。
希望以上内容对于重叠社区发现算法在Python中的实现有所帮助。  
### 回答2：
重叠社区发现算法是一种用于识别社交网络中重叠社区的方法。它能够发现网络中存在的多个社区，并且允许一个节点同时属于不同的社区。
在Python中，我们可以使用NetworkX库来实现重叠社区发现算法。NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库，具有强大的功能和易用的接口。
首先，我们需要引入NetworkX库并创建一个图对象。可以使用NetworkX提供的各种方法来加载网络数据，例如从文件中读取或手动添加节点和边。
接下来，我们可以使用现有的重叠社区发现算法来识别图中的重叠社区。NetworkX库提供了一些常见的重叠社区发现算法实现，例如Louvain算法、BigClam算法等。我们可以根据具体需求选择适合的算法。
调用重叠社区发现算法函数后，我们将获得一个包含重叠社区信息的结果对象。这个结果对象可以让我们查看每个节点属于哪些社区，并且可以对结果进行进一步的分析和可视化。
最后，我们可以根据实际需求决定如何使用重叠社区发现算法的结果。例如，我们可以根据节点在不同社区的重叠程度进行节点影响力分析，或者通过比较不同社区的结构特征来进行社区比较和聚类分析。
在这个简要的解答中，我向您介绍了使用Python中NetworkX库来实现重叠社区发现算法的基本步骤。具体的实施细节和算法选择取决于实际应用的需求和网络数据的特点。  
### 回答3：
重叠社区发现算法是一种用于识别复杂网络中存在的社区结构的方法。该算法可以帮助我们理解网络的内部连接方式和节点之间的关系，从而更好地研究网络的演化规律和功能。
在Python中，可以使用第三方库NetworkX来实现重叠社区发现算法。首先，我们需要导入NetworkX库，并创建一个有向或无向的图对象：
```python
import networkx as nx
# 创建一个无向图对象
G = nx.Graph()
然后，我们可以通过添加节点和边来构建网络结构：
```python
# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
# 添加边
G.add_edge(1, 2)
接下来，我们可以使用第三方库`community`的`louvain`函数来进行重叠社区发现：
```python
import community
# 使用Louvain算法进行重叠社区发现
partition = community.best_partition(G)
# 输出每个节点所属的社区编号
for node, comm_id in partition.items():
    print(f"Node {node}: Community {comm_id}")
最后，我们可以根据节点的社区归属，将节点分组为不同的社区：
```python
# 创建一个空的字典，用于存储每个社区的节点
communities = {}
# 将节点按照所属社区归类
for node, comm_id in partition.items():
    if comm_id not in communities:
        communities[comm_id] = [node]
    else:
        communities[comm_id].append(node)
# 输出每个社区的节点
for comm_id, nodes in communities.items():
    print(f"Community {comm_id}: {nodes}")
通过以上代码，我们就可以实现重叠社区发现算法的功能，并将节点归类到不同的社区中。
这是一个简单的用Python实现重叠社区发现算法的示例，实际使用时，还可以根据不同的问题和需求选择其他适合的算法和库来实现。