基于python3的社区发现模块度计算

这是我第一次写博客！很开心和大家分享东西！最近在学习社区发现，其中模块度是衡量社区发现的一个重要指标，而且基于模块度进行社团挖掘的论文也很多，以前看了博客中的一位博主介绍的模块度，感觉非常好，不过这个博主采用的是matlab进行实现的，最近疫情严重，在家无聊，写了一个基于python3版本实现原理。在这里分享一下源码，供大家使用！其中模块度原理参考模块度原理

import numpy as npdef node_degree(node,array):#计算节点的度数degree =sum(array[node])return degreedef A(i,j,array):#判断两个节点是否存在边if array[i,j]==0:return 0else:return 1def k(i,j,array):#计算两个节点的度数积kij = node_degree(i,array) *node_degree(j,array)return kijdef judge_cluster(i,j,l):#判断两个节点是否在一个社区if l[i] == l[j]:return 1else:return 0def Q(array,cluster):q =0m =sum(sum(array))/2#总边数for i in range(array.shape[0]):for j in range(array.shape[0]):if judge_cluster(i,j,cluster) != 0:q +=(A(i,j,array) - (k(i,j,array)/(2*m))) *judge_cluster(i,j,cluster)q = q/(2*m)return q
if __name__ == '__main__':array = np.array([[0, 1, 1],[1, 0, 0],[1, 0, 0]])cluster = [2, 1, 2]print(Q(array, cluster))

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