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cluster_spinglass {igraph}

R 文档

基于统计力学在图中查找社区

描述

此函数尝试通过自旋玻璃模型和模拟退火在图中查找社区。

用法

cluster_spinglass(
  graph,
  weights = NULL,
  vertex = NULL,
  spins = 25,
  parupdate = FALSE,
  start.temp = 1,
  stop.temp = 0.01,
  cool.fact = 0.99,
  update.rule = c("config", "random", "simple"),
  gamma = 1,
  implementation = c("orig", "neg"),
  gamma.minus = 1
)

参数

图	输入图可以是定向的，但边的方向被忽略。
weights	边的权重。它必须是正数值向量、NULL 或 NA。如果它是 NULL 并且输入图具有“weight”边属性，则将使用该属性。如果为 NULL 并且不存在此类属性，则边将具有相等的权重。如果图具有“weight”边属性，但您不想将其用于社区检测，请将其设置为 NA。较大的边权重意味着此函数的连接更强。
vertex	此参数可用于计算给定顶点的社区，而无需计算所有社区。请注意，如果存在此参数，则会忽略其他一些参数。
spins	整数常数，要使用的自旋数。这是社区数量的上限。在此处提供一个（合理地）大数没有问题，在这种情况下，某些自旋状态将不会被填充。
parupdate	逻辑常数，是否并行（同步）更新顶点的自旋。如果使用该函数的第二种形式（即，存在“vertex”参数），则忽略此参数。它也没有在“neg”实现中实现。
start.temp	实数常数，起始温度。如果使用该函数的第二种形式（即，存在“vertex”参数），则忽略此参数。
stop.temp	实数常数，停止温度。如果温度降至此水平以下，则模拟终止。如果使用该函数的第二种形式（即，存在“vertex”参数），则忽略此参数。
cool.fact	模拟退火的冷却因子。如果使用该函数的第二种形式（即，存在“vertex”参数），则忽略此参数。
update.rule	字符常数，给出模拟的“null-model”。可能的值：“simple”和“config”。 “simple”使用具有与基线概率相同数量边的随机图，“config”使用具有与输入图相同顶点度的随机图。
gamma	实数常数，算法的 gamma 参数。这指定了社区中存在和不存在的边的重要性之间的平衡。粗略地说，社区是一组在社区内具有许多边，而在社区外（即在社区本身和图的其余部分之间）具有少量边的顶点集。默认值 1.0 使现有链接和不存在的链接同样重要。较小的值使现有链接更重要，较大的值使缺失链接更重要。
implementation	字符标量。目前，igraph 包含自旋玻璃社区发现算法的两种实现。更快的原始实现是默认的。可以通过在此处提供“neg”来选择另一个考虑负权重的实现。
gamma.minus	实数常数，算法的 gamma.minus 参数。这指定了社区中存在和不存在的负加权边的重要性之间的平衡。gamma.minus 的较小值会导致负内部连通性较低的社区。如果此参数设置为零，则该算法将简化为图着色算法，使用自旋数作为颜色数。如果选择“orig”实现，则忽略此参数。

详细信息

此函数尝试在图中查找社区。社区是一组节点，社区内有许多边，社区外（即社区本身和图的其余部分之间）有少量边。

对于具有负权重的边，此想法是相反的，即社区内的负边很少，社区之间的负边很多。请注意，只有“neg”实现支持负边权重。

spinglass.cummunity 函数可以解决与社区检测相关的两个问题。如果未给出 vertex 参数（或为 NULL），则（近似）解决常规社区检测问题，即通过优化能量函数将顶点划分为社区。

如果给出了 vertex 参数且不为 NULL，则它必须是顶点 ID，并且使用相同的能量函数来查找给定顶点的社区。另请参见下面的示例。

值

如果未给出 vertex 参数，即使用第一种形式，则 cluster_spinglass 返回 communities 对象。

如果存在 vertex 参数，即使用第二种形式，则返回一个命名的列表，其中包含以下组件

community	数值向量，给出与 vertex 位于同一社区中的顶点的 ID。
cohesion	结果的凝聚力分数，请参阅参考文献。
adhesion	结果的粘附力分数，请参阅参考文献。
inner.links	vertex 社区内的边数。
outer.links	vertex 社区和图的其余部分之间的边数。

作者

Jorg Reichardt 提供了原始代码，Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com 提供了 igraph 胶水代码。

Vincent Traag (http://www.traag.net/) 实现了对原始函数的更改，以包括负关系的可能。

参考

J. Reichardt 和 S. Bornholdt：社区检测的统计力学，Phys。修订版 E，74，016110 (2006)，https://arxiv.org/abs/cond-mat/0603718

M. E. J. Newman 和 M. Girvan：在网络中查找和评估社区结构，Phys。修订版 E 69, 026113 (2004)

V.A. Traag 和 Jeroen Bruggeman：具有正负链接的网络中的社区检测，https://arxiv.org/abs/0811.2329 (2008)。

参见

communities, components

示例

  g <- sample_gnp(10, 5/10) %du% sample_gnp(9, 5/9)
  g <- add_edges(g, c(1, 12))
  g <- induced_subgraph(g, subcomponent(g, 1))
  cluster_spinglass(g, spins=2)
  cluster_spinglass(g, vertex=1)

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