Louvain 社区发现 Louvain 是用来进行社会网络挖掘的社区发现算法，属于图的聚类算法。...如果一个节点加入到某一社区中会使得该社区的模块度相比其他社区有最大程度的增加，则该节点就应当属于该社区。如果加入其它社区后没有使其模块度增加，则留在自己当前社区中。...i 相连的边的权重之和 C_i ：节点 i 所属的社区 m ： 图中所有边的权重之和 模块度公式变形 在此公式中，只有节点 i 和节点 j 属于同一社区，公式才有意义，所以该公式是衡量的某一社区内的紧密度...（即社区 c 内边权重和 + 社区 c 与其他社区连边的权重和） 求解模块度变化 在 Louvain 算法中不需要求每个社区具体的模块度，只需要比较社区中加入某个节点之后的模块度变化，所以需要求解 △Q...（比如节点 v 分别加入到社区 A、B、C 中，使得三个社区的模块度增量为-1， 1， 2， 则节点 v 最终应该加入到社区 C 中） 阶段二：对第一阶段进行处理，将属于同一社区的顶点合并为一个大的超点重新构造网络图
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。...每个节点从自己 的社区开始，然后，随着层次结构的建立，最相似的社区被合并。社区会一直被合并，直到在模块度方面没有进一步的进展。...: int = 15, filename : str = None, dpi : int = None, seed : int = 2) Louvain 算法在图中的应用可以实现动图展示，其中每个节点的颜色代表其所属的社区...，并且同一社区中的节点聚类结合在一起。
作者通过检查股票之间的相关性来推断股票之间的社区网络，然后在网络中搜索外围股票以帮助分散股票投资组合。...股票之间推断的相似性网络的子图 五、股票社区检测 我们现在可以运行社区检测算法来识别多种相关股票社区，我决定在这个例子中使用Louvain社区检测算法[8]。社区 ID 将存储为节点属性。...:'louvain' }) 查看社区检测结果的最佳方法是生成可视化网络： 股票相似性社区结构的网络可视化 我不会详细解释可视化的社区结构，因为我们只查看了100个股票三个月时间跨度的数据...不幸的是，开发人员在执行线性回归时考虑了不同的数据模型，因此我们首先必须调整图模型以适应过程的输入。在第一步中，我们向股票交易日节点添加一个辅助标签，以指示它所代表的股票。...在更严肃的情况下，我们可能希望调整收盘价，但在此演示中我们将跳过它。斜率值将存储为股票节点的属性。
和 高密子图挖掘（Dense Subgraph Mining）； 我们在进行社区检测的时候，节点都是同态的，类型都是一样的； 模块度：同很多无监督的据类算法一样，衡量指标是一个至关重要的因素，很多时候，...；并且可以进行分层；当新的社区形成的时候，社区可以抽象为一个新的节点，然后在新的节点图的基础上进一步进行社区发现；从而更好得划分社区； lpa 算法，lap 算法是一个极为简单的图传播算法，其经验假设是以节点为中心...； 假设图被划分为m个社区，那么每走一步就可能是以下三种事件中的一种情况：进入某个社区，从某个社区中出来，在社区内部节点之间转移； louvain 和 Infomap 算法都是基于一个合理的全局衡量指标对社区的划分不断进行启发式的优化...如果通过据聚类的角度去看待社区检测，那么一个基本的范式就是首先得到每个节点的特征表达，然后基于各种聚类算法进行聚类；从而得到社区的划分； Dense Subgraph Mining 高密子图挖掘； HIN...每个对象 v∈V 属于某一个特定对象类型 φ（v）∈A，且每个链接 e∈E 属于关系类型集合R：ψ（e）∈R 中的特定关系类型。
然而，BGL算法没有涉及到网络节点的属性信息。而研究表明，在真实的在线社交网络中，节点的属性信息可以是判断的标准之一，在结构紧密的前提下，同一社区内的节点属性越相似越好。...技术实现要素： 本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于Louvain算法的社区发现方法及系统，可将网络中的每个节点当作社区，并针对社区的模块度和边权重分析，从而可以得到更加精准的社区发现。...将网络中的每个节点当作社区，并针对社区的模块度和边权重分析，从而可以得到更加精准的社区发现，具体地： 1、本发明采用基于Louvain算法实现社区发现，针对社区中的节点进行模块度的关联分析； 2、本发明采用两层计算...； 图5是本发明中第一构建模块的结构示意图； 图6是本发明中第二构建模块的结构示意图； 图7是本发明基于Louvain算法的社区发现系统的第二实施例结构示意图。...由上可知，本发明具有以下有益效果： 1、本发明采用基于Louvain算法实现社区发现，针对社区中的节点进行模块度的关联分析； 2、本发明采用两层计算。
该算法的计算模式是当一个节点被添加到一个社区中使得该社区的模块度增加，则认为该节点应该属于该社区，否则留在原属社区内。...▲ Louvain算法示意图 开始每个节点均被视作独立社区，边的权重均被初始化为0，后续迭代更新可分为两个步骤： (a) 针对数据集合中的某一个节点，遍历该节点的所有邻居，并计算当该节点加入到邻居节点所在社区后...例如在店铺欺诈评论检测场景中，欺诈者出于任务约束以及资源约束会尽可能多的用他们控制的用户账号对目标店铺集进行虚假评论，当然同时也会存在大量的正常用户账号在一组热门店铺都有过评论，这时除了欺诈用户节点与他们的目标店铺节点会形成稠密子张量外...如下图所示，根据节点的上下文特征，我们希望采用图神经网络的方法，构建设备的二分类问题，预测用户群体是否属于作弊群体，来达到检测的目的。...同时，GraphSAGE可采用小批量的训练方式，通过采样邻居节点以有效减少内存开销以及训练时间。 在流量风控中为检测出作弊设备，需要将网络关系图构建为包括设备统计节点和设备信息节点的二部图。
2.2 图算法选择在社交网络中，一个常用的图算法是社交网络中的节点聚类算法，例如Louvain算法。...Louvain算法是一种用于社交网络中节点聚类的算法，它通过最大化模块度（modularity）的方法，将网络中的节点划分成不同的社区（community）。...3.2 图算法选择在图算法选择阶段，我们需要考虑以下关键细节：社交网络中的节点聚类算法选择：选择适合社交网络的节点聚类算法，如Louvain算法。...社区划分：应用Louvain算法进行节点聚类，得到社区划分结果。相似度计算：对于每个用户，计算其所在社区中的其他用户与其的相似度，可以使用Jaccard相似度等指标。...在实现过程中，需要进行数据预处理、图算法选择和图算法实现等步骤，并考虑数据转换、社交网络中节点聚类算法选择、图算法库选择、图数据的载入、社区划分、相似度计算和好友推荐等关键细节。
Louvain 算法 概览？ Louvain算法是一种基于图数据的社区发现(Community detection)算法。...一个相对好的结果在社区内部的节点相似度较高，而在社区外部节点的相似度较低。...模块度的大小定义为社区内部的总边数和网络中总边数的比例减去一个期望值，该期望值是将网络设定为随机网络时同样的社区分配所形成的社区内部的总边数和网络中总边数的比例的大小。...在算法开始，每个节点都是一个独立的社区，社区内的连边权重为0....算法遍历数据中的所有节点，针对每个节点遍历该节点的所有邻居节点，衡量把该节点加入其邻居节点所在的社区前后所带来的模块度的收益（前后图的模块度之差）。 并选择对应最大收益的邻居节点，加入其所在的社区。
library(dplyr) 绘制纹理填充网络图 g <- make_graph("Zachary") # 创建一个名为 "Zachary" 的图形对象 V(g)$shape 中的节点形状设置为圆形...V(g)$shape[c(1,34)] 节点 1 和节点 34 的形状设置为矩形 # 根据 Louvain 社区检测算法的结果，为节点设置不同的填充颜色 V(g)$...fill louvain(g))] # 根据 Louvain 社区检测算法的结果...，为节点设置不同的填充样式 V(g)$fillstyle louvain...(g))] V(g)$color 节点的边框颜色设置为黑色 V(g)$size 节点的大小设置为 30 V(g)$stroke 节点的边框粗细设置为
这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。...spinglascmy(g) mershp 在我们的例子中，spinglass算法检测到了5个社区，这个向量代表了这20个节点属于哪个社区（例如，节点1-7属于社区5）。...然后，我们可以很容易地在qgraph中绘制这些社区，例如，对节点进行相应的着色。...现在，我们想检查一下我们的结果的稳健性：spinglass算法和使用walktrap算法在社区检测方面是否一致？ 这很容易做到：让我们把这两个网络画在一起，并对社区进行相应的着色。...，其中节点8属于蓝色社区而不是紫色社区。
下面对这三种图算法展开简单介绍： （1）Louvain算法 2008年，Vincent 等提出的Louvain算法，是基于模块度（Modularity）的社区发现算法，采用模块的度来计算社区的稠密程度，...该算法的计算模式是当一个节点被添加到一个社区中使得该社区的模块度增加，则认为该节点应该属于该社区，否则留在原属社区内。...所以模块度也可以理解为社区内部边的权重减去所有与社区节点相连的边的权重和，在无向图上更加容易理解，就是社区内部的度数减去社区内节点的总度数。...如下图所示，根据节点的上下文特征，我们希望采用图神经网络的方法，构建设备的二分类问题，预测用户群体是否属于作弊群体，来达到检测的目的。...同时，GraphSAGE可采用小批量的训练方式，通过采样邻居节点以有效减少内存开销以及训练时间。 在流量风控中为检测出作弊设备，需要将网络关系图构建为包括设备统计节点和设备信息节点的二部图。
当我们考察完当前节点的所有未访问节点时，将当前节点标记为已访问，并将其移出未访问集。已访问节点不会再次进行检查。...二 社群检测 社群检测是根据给定的质量指标将节点划分为多个分组。 这通常可用于识别社交社群、客户行为或网页主题。 社区是指一组相连节点的集合。...Louvain 模块性 在定义 Louvain 方法之前，需要介绍一下模块性（modularity）的概念。模块性是一个度量，衡量的是分组被划分为聚类的程度： ?...度较高的节点连接的是其它社群的节点。 对于一个给定的图，在 networkx 中，聚类系数很容易算出。...PageRank 算法 PageRank 是根据所连接的相邻节点，然后再根据它们各自的相邻节点估计当前节点的重要性。 尽管是谷歌让这种算法流行起来的，但这种方法能够用于检测任何网络中的高影响力节点。
训练数据的问题：如何确定哪个节点代表假新闻的源头？ 在项目开端面临的最大问题可能就是如何确定哪个推特账户被归类为用作训练数据的虚假新闻来源。...特征向量中心性算法只在数据中的一个样本上运行，因为在大规模网络上计算中心性会耗费相当长的时间。 特征向量中心性是对一个节点在网络中的影响力的度量。...因此必须寻找其他方法来区分这两类节点。 通过 Louvain 社区发现（Community Detection）算法进行聚类 Louvain 的社区发现方法是一个用于检测网络中的社区的算法。...它最大化了每个社区的模块化得分，其中模块化通过评估它们在随机网络中的连接程度来量化节点到社区的分配质量。 作者决定在其网络数据上运行这个算法来看看虚假信息源是否被放在了同一类别。...但是，作者确实认为网络分析在检测虚假新闻方面有很大的潜力。
图 4.4 《Spark GraphX实战》中LPA不收敛的例子[34] 1.3 Louvain算法 Louvain算法是在2008年，由天主教鲁汶大学（University of Louvain...图 4.5 Louvain算法中的关键两个步骤 Louvain算法主要分为两个步骤： 在第一个阶段中，该算法遍历网络中的每个节点。对于每个节点，将其从当前社区中移除，并替换它到其邻居的社区中。...然后针对每个邻居节点，计算移动后全图的模块性变化，如果这些模块性变化都没有正向变大，则节点将保留在当前社区中。如果某些移动导致模块性正向变大，则节点将移动到模块性正向改变最大的社区。...对每个节点重复这个过程，直到任意一个节点替换到邻居节点所在的社区中不会产生任何社区分配更改。...在每一轮迭代中，通过将第一阶段(社区重新分配阶段)应用于粗粒度图，我们发现了基于粗粒度图的第二层社区，粗粒度图的每个节点其实上一轮的一个社区。
图计算中的社区发现算法是什么？请解释其作用和常用算法。 图计算中的社区发现算法是一种用于识别网络中紧密连接的子群体或社区的方法。...社区发现算法的目标是将网络中的节点划分为不同的社区，使得社区内的节点之间具有较高的内部连接度，而社区之间的连接度较低。 社区发现算法在许多领域都有广泛的应用，例如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。...算法的思想是，边的介数中心性较高的边连接着不同的社区，因此删除这些边可以将网络分成不同的社区。该算法的时间复杂度较高，适用于小规模的网络。 Louvain算法：该算法是一种基于模块度的贪心算法。...它通过迭代优化网络的模块度，将节点逐步划分为不同的社区。算法的核心思想是，将节点移动到能够最大化社区内部连接度的社区中，从而增加网络的模块度。...Infomap算法：该算法基于信息理论的原理，通过最小化网络中节点之间的信息流来划分社区。算法将网络视为一个信息传播的过程，将节点划分为不同的模块，使得信息在模块内传播较多，模块之间传播较少。
2、Targeting ——对于特定的商品，在促销活动中我们应该关联哪些用户？ ? 网络和社区结构 网络是系统的抽象表示，其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。...很多网络的共同特征是它们具有模块化结构，这意味着节点可以集群为关系紧密的簇，称为社区。在购物网络中，社区会显示具有相似偏好的客户群以及他们购买最多的商品。...和一种归一化的方式 item penetration(这个用户购买的商品中香蕉所占的比例)。 ? 社区检测 该过程的下一步是使用社区检测算法，将客户和商品划分为社区。...社区检测是一个优化问题 随机块模型 现在，我们拥有一个网络，其中每个客户和商品都属于一个社区。下一步是估计一组描述不同块中节点如何相互连接的边倾向参数θrs。...上式有三个重要的因素： 1、特定社区的购买概率 θrs ，即社区 r 中的顾客在社区 s 购买产品的概率。 2、用户节点 c 的度，它等于该节点的边数。
4.数据可视化查询 (1)基于Crypher语言 5.相关应用 (1)中心度算法(Centralities) (2)社区检测算法(Community detection) (3)路径搜索算法(Path...数据可视化查询 查询与“平安银行”相关信息（所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息） ? 插入股票间相关系数之后，显示与“平安银行”所有相关信息 ?...导入已开源的图算法（仅简单的统计算法） （1）下载graph-algorithms-algo-3.5.4.0.jar复制到对应数据库的plugin文件夹下 （2）修改数据库目录下的conf中neo4j.conf...ArticleRank （3）Betweenness Centrality (中介中心度) （4）Closeness Centrality (接近中心度) （5）Harmonic Centrality 社区检测算法...(Community detection)： （1）Louvain (鲁汶算法) （2）Label Propagation (标签传播) （3）Connected Components (连通组件) （
社区发现的目标是找到图中具有明显聚集性的节点群体，从而揭示图的内在结构和模式。一种常用于发现社区的算法是Louvain算法。...重复步骤2至步骤6，直到不能再有节点加入社区为止。最后，判断图中的节点是否属于同一个社区可以通过计算节点之间的连接密度。如果两个节点之间的连接密度高于某个阈值，则可以认为它们属于同一个社区。...PCA可以用于对图的邻接矩阵进行降维，得到每个节点的向量表示。多维缩放（MDS）：MDS是一种非线性降维方法，它通过将节点之间的距离保持在低维空间中的映射中保持一致来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。通过使用这些图嵌入算法，我们可以将图中的节点映射到低维空间中，并且保留节点之间的关系。这些向量表示可以用于节点分类、图聚类、链接预测等应用场景中。
二，社交网络中的节点度量 1.节点度量的基本概念 度(Node Degree)：是指和该节点相关联的边的条数。在社交网络中，当一个人(Node)拥有更多度(degree)数时，他在社区的影响力更大。...在社交网络中，高度中心的节点被称为"关键节点"或"中心人物"，因为他们控制了大量的信息流通，并对网络的连通性和稳定性有着重要影响。...了解节点中心性有助于我们在社交网络分析中识别关键人物、意见领袖，或者是信息传播的核心节点。 (1).点度中心性(Degree Centrality)： 最简单的衡量方法，即一个节点的度数。...b.Louvain模块度算法 Louvain模块度算法是一种图论方法，用于发现网络中的社区结构，算法的主要目的是找到网络中的一系列社区划分，使得社区内部节点之间相似度很高，社区与社区之间，节点的相似度很低...) # 社区检测 modularity = nx.algorithms.community.louvain_communities(G) print("社区的划分：", modularity) if
，将角色和社区放在一起做比对，角色是网络中具有相似功能的一组节点，重在相似性；社区是相互连接的一组节点，重在连接性。...本章便主要探讨网络中的社区（Community）。 我们再看课程里是如何详细的引入社区的。 首先引入概念 信息流（Information Flow）：信息在网络中如何流通。...3 Louvain algorithm Louvain社区发现算法，是一种用来划分社区的贪心算法。...Louvain算法包括两个阶段： 1）首先将每个节点都看成一个独立的社区，计算每个节点加入其它社区时的模块度增益 ，并将该节点加入到模块度提升最大的社区内，遍历网络中的节点，直到所有节点的社区都不再变化...所有连接的权重和 假设节点 原本在社区 ，在计算节点 的增益时，还需要计算 的增益。
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