detection2 [네트워크이론] Label propagation algorithm for community detection 지금까지 다뤄온 community detection의 방식(Girvan-Newman, Louvain, Link community)에서는 일련의 반복 알고리즘을 수행하며, 가장 최적의 검출 상태를 추정하기 위해 Modularity 또는 Partitional density라는 지표를 이용했다. Label propagation은 Agglomerative(점점 덩어리를 불려나가는) 방식과 개념 면에서는 흡사하지만, 지표를 사용하지 않는다는 면에서 조금 차이가 있다. Label propagation 알고리즘에는 내가 속한 Community는 나의 주변 사람들이 속한 Community일 확률이 높다는 직관적이지만 강력한 개념이 담겨있다. 예를 들어, 'B'라는 community에 속한 node i의 주변 node들.. 2019. 8. 8. [네트워크이론] Louvain algorithm - Python으로 구현하기 Louvain algorithm은 사용하기 엄청 쉽다. python 버전으로 package를 만들어 놓은 사람이 있기 때문이다. package는 networkx와 연동되며, 소스코드 한줄만에 community 추출이 완료된다. https://github.com/taynaud/python-louvain 여기 url로 가서 다운로드 & package 설치를 한다. 먼저, sample을 만들기 위해 다음과 같이 networkx로 community3개로 구성된 인공 network를 만든다. import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import copy from networkx.algorithms import communit.. 2018. 8. 10. 이전 1 다음
