asyn_lpa_communities#

asyn_lpa_communities(G, weight=None, seed=None)[source]#

返回由异步标签传播算法检测到的图 G 中的社区。

异步标签传播算法在 [1] 中描述。该算法是概率性的,每次执行找到的社区可能会有所不同。

算法过程如下。在初始化每个节点为一个唯一标签后,算法反复将节点的标签设置为其邻居中出现最频繁的标签。当每个节点都具有其邻居中最频繁出现的标签时,算法停止。该算法是异步的,因为每个节点更新时不等待其余节点的更新。

[1] 中的这个广义版本算法接受边权重。

Parameters:
G
weight字符串

表示边权重的边属性。 如果为 None,则每条边假设权重为 1。在该算法中,边的权重用于确定标签在节点邻居中出现的频率:权重越高,标签出现得越频繁。

seed整数, random_state, 或 None (默认)

随机数生成状态的指示器。 参见 随机性

Returns:
communities可迭代对象

以节点集合形式给出的社区的可迭代对象。

Notes

边权重属性必须是数值型的。

References

[1] (1,2)

Raghavan, Usha Nandini, Réka Albert, 和 Soundar Kumara. “接近线性时间检测大规模网络中的社区结构算法.” 物理评论 E 76.3 (2007): 036106.