我来填坑啦qwq...
大二的时候上离散课老师让实现社区划分算法，当时在网上找了一个类似的代码，但是有bug，自己调了调能用就交上去了，顺手在原博客下评论了一句。没想到两年后，我的评论炸了。。。。
竟然有21个回复，所以我回去翻了翻之前的数据备份，找到了源代码和数据，在此处分享一下，并填了两年前的坑（我真不是故意现在才填的）。原博客讲解fast unfolding链接在此
第一个是大家都要的fast_unfolding算法，后面会贴所用数据的链接（之前的代码风格是真的烂）。
"""
函数作用：加载数据，从指定文件中按行读取
数据格式： Vertex1 Vertex2 Weight
节点1 节点2 权重
返回值： 保存节点的字典Vector_dict和保存边的字典edge_dict
"""
def loadData(filePath):
# Step1： 打开文件，
# 并初始化保存节点的Vector_dict和保存边的edge_dict
f = open(filePath)
vector_dict = {}
edge_dict = {}
# Step2：按行读取文件中信息，并根据特定格式对数据做出划分
for line in f.readlines():
# x.split()是根据括号内的内容分开
# x.strip()是消除字符串头尾的指定字符串
# 将每行数据划分为长度为3的List
lines = line.strip().split("\t")
# 因为做的是一个无向图，所以两个节点都要遍历
for i in range(2):
if lines[i] not in vector_dict:
# 如果此节点不在保存节点的字典中
# 将节点作为key放入字典，然后将value设为True
vector_dict[lines[i]] = True
# 初始化这个节点包含的边
edge_list = []
else:
# 如果此节点在保存节点的字典中
# 获取此节点之前的边集及边的权重
edge_list = edge_dict[lines[i]]
# 将边上的另一个节点及边的权重作为一个元素放入列表
edge_list.append(lines[1-i]+":"+lines[2])
# 更新字典中此节点包含的边
edge_dict[lines[i]] = edge_list
# Step3：返回包含节点的字典和包含边的字典
return vector_dict, edge_dict
"""
函数作用：计算模块度Q值，
输入：划分好的社团节点集合vector_dict，边的集合edge_dict
输出：模块度Q的值
模块度计算的具体表达式如下(化简版)
Q=∑_c〖[(∑In)/2m-〖((∑tot)/2m)〗^2]〗
其中，∑In表示社区c内部的权重，
∑tot表示与社区c内部点连接的边的权重和
原始模块度计算公式
Q=(1/2m) * ∑_(i,j)〖[A_(i,j)-(k_i k_j)/2m]δ(c_i,c_j)〗
其中，m表示网络中所有的权重和，A_(i,j)表示节点i到节点j之间边的权重
m=1/2 ∑_(i,j)A_(i,j)
K_i表示和节点i连接的边的权重合。K_i=∑_j A_(i,j)
C_i表示顶点分配到的社区
δ（c_i，c_j）用于判断顶点i和顶点j是否被划分在同一个社区中
"""
def modularity(vector_dict, edge_dict):
Q = 0.0
m = 0
# Step1：对每一个点遍历，计算出权重合m
for i in edge_dict.keys():
edge_list = edge_dict[i]
for j in range(len(edge_list)):
l = edge_list[j].strip().split(":")
m += float(l[1].strip())
# Step2：找到每个社区的节点集合
# Hint：vector_dict中
# Key的值为节点，Value的值为社区号
community_dict = {}
for i in vector_dict.keys():
if vector_dict[i] not in community_dict:
community_list = []
else:
community_list = community_dict[vector_dict[i]]
community_list.append(i)
community_dict[vector_dict[i]] = community_list
# Step3：计算∑In和∑tot
# Hint：利用刚刚划分好的社区字典community_list
# 对每个社区i分别计算∑In和∑tot
for i in community_dict.keys():
sum_in = 0.0
sum_tot = 0.0
# 找出来同一个社区的节点
vector_list = community_dict[i]
for j in range(len(vector_list)):
# vector_list[j]含有的边集
link_list = edge_dict[vector_list[j]]
tmp_dict = {}
for link_mem in link_list:
l = link_mem.strip().split(":")
# 先把边的另一个点放进去，值是权重
tmp_dict[l[0]] = l[1]
for k in range(0, len(vector_list)):
if vector_list[k] in tmp_dict:
sum_in += float(tmp_dict[vector_list[k]])
# 由于一条边储存了两次，所以计算的值也是实际的2倍
# sum_tot计算较为简单，直接将点对应边的权重加和即可
for vec in vector_list:
link_list = edge_dict[vec]
for i in link_list:
l = i.strip().split(":")
sum_tot += float(l[1])
Q += ((sum_in / m) - (sum_tot/m)*(sum_tot/m))
# Step4：将计算的Q值返回
return Q
"""
函数作用：更改社区归属，迭代每次结果，找到最大模块度的最大值
输入：当前社区划分状态vector_dict，含有边的字典edge_dict及当前Q值
输出：Q值最佳时的社区划分状态以及此时的模块度的值
"""
def change_community(vector_dict, edge_dict, Q):
# Step1：初始化临时社区划分
vector_tmp_dict = {}
for key in vector_dict:
vector_tmp_dict[key] = vector_dict[key]
# Step2：遍历社团划分方式
# Hint：如果两个节点之间有一条边，尝试将他们归为同一个社区
# 然后计算模块度，若模块度变大，保留此次划分；若模块度减小，忽略此次划分
for key in vector_tmp_dict.keys():
neighbor_vector_list = edge_dict[key]
# 当前的边
for vec in neighbor_vector_list:
# ori_com是当前点所在的社区
ori_com = vector_tmp_dict[key]
vec_v = vec.strip().split(":")
if ori_com != vector_tmp_dict[vec_v[0]]:
vector_tmp_dict[key] = vector_tmp_dict[vec_v[0]]
Q_new = modularity(vector_tmp_dict, edge_dict)
if (Q_new - Q) > 0:
Q = Q_new
else:
vector_tmp_dict[key] = ori_com
# Step3：返回新的社团划分以及新的模块度值
return vector_tmp_dict, Q
"""
函数作用：计算此时的社区数量，然后更新社区的名字(从0开始排列)
输入：包含节点信息的社区划分的字典vector_dict
输出：此时的社区数量
"""
def modify_community(vector_dict):
# Step1：初始化计数器
community_dict = {}
community_num = 0
# Step2：计算社区数量(第一个社区是0)
for community_values in vector_dict.values():
if community_values not in community_dict:
community_dict[community_values] = community_num
community_num += 1
# Step3：更新社区名字
for key in vector_dict.keys():
vector_dict[key] = community_dict[vector_dict[key]]
# Step4：返回社区数量
return community_num
"""
函数作用：重新构造社区网络，对原社区网络缩点
函数使用条件：当前社区网络的模块度已达最大值
输入：包含节点信息的社区划分的字典vector_dict，包含现有边的字典edge_dict
当前社区数量community_num
输出：新的包含节点信息的社区划分，新的边，原始社区节点划分
"""
def rebuild_graph(vector_dict, edge_dict, community_num):
# Step1：初始化新的字典
vector_new_dict = {}
edge_new_dict = {}
# cal the inner connection in every community
community_dict = {}
# Step2：根据原社区划分，将社区值设为community_dict的key
# 将在同一个社区的节点作为对应key的value
for key in vector_dict.keys():
if vector_dict[key] not in community_dict:
community_list = []
else:
community_list = community_dict[vector_dict[key]]
community_list.append(key)
community_dict[vector_dict[key]] = community_list
# Step3：初始化新的包含社区划分的字典
# 即将每一个社区中的人缩为一个点
for key in community_dict.keys():
vector_new_dict[str(key)] = str(key)
# Step4.1：构造新的边，将每个社区内部边的权重作为新的边的权重
# 然后令新边为一个社区的自环。一个社区缩为一个点后，产生一条由当前社区指向自己的边
# 其权重为社区内部边权重的总和
for i in community_dict.keys():
sum_in = 0.0
# 当前社区内的节点，计算社区内部的sum_in
vector_list = community_dict[i]
if '0' in vector_list:
print(vector_list)
print(i)
for j in range(0,len(vector_list)):
# 当前社区内某个节点包含的边
link_list = edge_dict[vector_list[j]]
tmp_dict = {}
for link_mem in link_list:
l = link_mem.strip().split(":")
tmp_dict[l[0]] = l[1]
for k in range(0, len(vector_list)):
if vector_list[k] in tmp_dict:
sum_in += float(tmp_dict[vector_list[k]])
# 初始化，每个节点都有指向自己的一条边
inner_list = []
inner_list.append(str(i) + ":" + str(sum_in))
edge_new_dict[str(i)] = inner_list
# Step4.2：计算两社区之间边的权重和，然后将权重和作为缩点后两社区边的权重
community_list = list(community_dict.keys())
for i in range(len(community_list)):
for j in range(len(community_list)):
if i != j:
sum_outer = 0.0
# 把两个社区的点都拿出来
member_list_1 = community_dict[community_list[i]]
member_list_2 = community_dict[community_list[j]]
for i_1 in range(len(member_list_1)):
tmp_dict = {}
tmp_list = edge_dict[member_list_1[i_1]]
for k in range(len(tmp_list)):
tmp = tmp_list[k].strip().split(":")
tmp_dict[tmp[0]] = tmp[1]
for j_1 in range(len(member_list_2)):
if member_list_2[j_1] in tmp_dict:
sum_outer += float(tmp_dict[member_list_2[j_1]])
# 如果i,j两个社区之间有联系，把和对应社区的联系设为新点之间的权重
if sum_outer != 0:
inner_list = edge_new_dict[str(community_list[i])]
inner_list.append(str(j) + ":" + str(sum_outer))
edge_new_dict[str(community_list[i])] = inner_list
# Step5：返回新构造的社区，边集，以及原始的社区节点划分
return vector_new_dict, edge_new_dict, community_dict
"""
函数作用：fast_unfolding的框架，调用各个子函数
输入：原始的节点和原始的边
输出：社区划分的过程以及最终的社区划分
"""
def fast_unfolding(vector_dict, edge_dict):
# Step1：初始化原始节点，将每个节点划为一个社区
for i in vector_dict.keys():
vector_dict[i] = i
# Step2：不断计算并迭代模块度，直至模块度达到当前划分的最大值
Q = modularity(vector_dict, edge_dict)
Q_new = 0.0
while (Q_new != Q):
Q_new = Q
vector_dict, Q = change_community(vector_dict, edge_dict, Q)
community_num = modify_community(vector_dict)
# Step3：输出第一次迭代后的结果
print("Q = ", Q)
print(community_num)
'''
print("vector_dict.key : ", vector_dict.keys())
print("vector_dict.value : ", vector_dict.values())
'''
# Step4：不断缩点，更新模块度的值
Q_best = Q
while True:
# Step4.1：重建社区网络，缩点
print("\n rebuild")
vector_new_dict, edge_new_dict, community_dict = rebuild_graph(vector_dict, edge_dict, community_num)
print("community_dict : ", community_dict)
# Step4.2：重新计算模块度
Q_new = 0.0
while (Q_new != Q):
Q_new = Q
vector_new_dict, Q = change_community(vector_new_dict, edge_new_dict, Q)
community_num = modify_community(vector_new_dict)
# Step4.3：输出本次迭代的结果
print("Q = ", Q)
print("community_num : ", community_num)
if (Q_best == Q):
break
Q_best = Q
# Step4.4：
vector_result = {}
for key in community_dict.keys():
value_of_vector = community_dict[key]
for i in range(len(value_of_vector)):
# 社区中的每个点为key，转化为社区
vector_result[value_of_vector[i]] = str(vector_new_dict[str(key)])
for key in vector_result.keys():
vector_dict[key] = vector_result[key]
# print("vector_dict.key : ", vector_dict.keys())
# print("vector_dict.value : ", vector_dict.values())
# Step5：输出最终解
vector_result = {}
for key in community_dict.keys():
value_of_vector = community_dict[key]
for i in range(len(value_of_vector)):
vector_result[value_of_vector[i]] = str(vector_new_dict[str(key)])
for key in vector_result.keys():
vector_dict[key] = vector_result[key]
print("Q_best : ", Q_best)
print("vector_result.key : ", vector_dict.keys())
print("vector_result.value : ", vector_dict.values())
if __name__ == "__main__":
vector_dict, edge_dict=loadData("./data.txt")
fast_unfolding(vector_dict, edge_dict)
代码中的data.txt点即此处从百度网盘获得（提取码ced9）。
下面一个算法是fast newman，这个我忘了当时怎么搞的了，总之是社区划分算法，现在还能跑，里面有数据demo，也一并分享出来。
#-*- coding:utf-8 –*-
# 创建关系矩阵
def create_relation_matrix(List, n):
adjacent_matrix = create_matrix(n, 0)
for relation in List:
adjacent_matrix[relation[0]][relation[1]] = 1
adjacent_matrix[relation[1]][relation[0]] = 1
return adjacent_matrix
# 输出列表
def printf(List):
for x in List:
print (x)
# 列表去重
def list_unique(List):
new_list = []
for id in List:
if id not in new_list:
new_list.append(id)
return new_list
# 创建矩阵，number为矩阵一维个数，number为填充数字
def create_matrix(number, amount):
matrix = []
for i in range(0, number):
tmp = []
for j in range(0, number):
tmp.append(amount)
matrix.append(tmp)
return matrix
# 查找包含该元素的所有位置
def find_index(List, node):
return [i for i, j in enumerate(List) if j == node]
# 获取模块度
def get_modularity(node_list, node_club, club_list, node_matrix):
uni = list_unique(club_list)
# 更新社团位置
for node in uni:
idices = find_index(club_list, node)
for i in idices:
node_club[i] = uni.index(node)
Q = 0
m = sum([sum(node) for node in node_matrix])/2 # 网络的边的数目
k = len(list_unique(node_club)) # 当前社团数目
e = create_matrix(k, 0) # 构造0矩阵
for i in range(k):
idx = find_index(node_club, i)
labelsi = idx
for j in range(k):
idx = find_index(node_club, j)
labelsj = idx
for ii in labelsi:
for jj in labelsj:
e[i][j] = e[i][j]+node_matrix[ii][jj] # e[i][j]代表i社团与j社团之间有多少连接
e = [[float(j)/(2*m) for j in i] for i in e]
a = []
for i in range(k):
ai = sum(e[i])
a.append(ai)
Q = Q + e[i][i]-ai**2
return Q, e, a, node_club
def fast_newman(node_list, List,n,divide_num):
adjacent_matrix=create_relation_matrix(List, n)
n = len(adjacent_matrix)
max_id = n
Z = []
# 初始划分，node_list是节点标号，node_club是社团标号的变换，club_list是社团标号
node_club = [0 for i in range(n)]
club_list = [i for i in range(n)]
step = 1
while len(list_unique(club_list)) != 1: # 计算满足条件的个数
Q, e, a, node_club = get_modularity(node_list, node_club, club_list, adjacent_matrix)
k = len(e) # 社团数目
DeltaQs = []
DeltaQs_i = []
DeltaQs_j = []
for i in range(k):
for j in range(k):
if i != j:
DeltaQ = 2*(e[i][j]-a[i]*a[j])
DeltaQs.append(DeltaQ)
DeltaQs_i.append(i)
DeltaQs_j.append(j)
maxDeltaQ = max(DeltaQs) # 选择最大Q值的社团进行合并
id_club = DeltaQs.index(maxDeltaQ)
i = DeltaQs_i[id_club]
j = DeltaQs_j[id_club]
max_id = max_id + 1
c_id1 = find_index(node_club, i) # 获取社团i的标号
c_id2 = find_index(node_club, j) # 获取社团j的标号
id1 = list_unique([club_list[item] for item in c_id1]) # 找到社团i的所有节点
id2 = list_unique([club_list[item] for item in c_id2]) # 找到社团j的所有节点
for item in c_id1:
club_list[item] = max_id
for item in c_id2:
club_list[item] = max_id
Z.append([id1, id2, len(c_id1+c_id2)])
step = step + 1
result_name = []
result_index = []
for item in list_unique(club_list):
tmp = find_index(club_list, item)
result_name.append([node_list[t] for t in tmp])
result_index.append(tmp)
if len(result_name) <= divide_num:
break
club_link=[]
for item in List:
if club_list[item[0]]!=club_list[item[1]]:
club_link.append(item)
return result_name,result_index,club_link
if __name__ == '__main__':
List = [[0, 1], [1, 2], [1, 3], [3, 4], [3, 5], [3, 6], [4, 5], [1, 5]]
node_list = ["node0", "node1", "node2", "node3", "node4", "node5", "node6"]
print (fast_newman(node_list, List, 7, 3))
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