大型有向图的社区检测

问题描述

在 Clustering and Community Detection in Directed Networks:A Survey Malliaros & Vazirgiannis (2013) 中描述了许多用于有向图中聚类和社区检测的算法。我有一个相对较大的图、400.000 个节点、180.000.000 条边，并且正在寻找可以检测其中的社区的软件，但是我研究过的网络分析程序（R 的 igraph 包）没有似乎有任何算法能够检测大型有向网络中的集群（igraph 有 cluster_fast_greedy() 和 cluster_louvain()，但它们只适用于无向图）。是否有任何包，无论是在 R 中还是在 python 中，可以做到这一点？

在 Community detection on a very large graph 中提出了类似的问题，不同之处在于我需要 python 或 R 的包。

解决方法

您可以使用 Python 包 leidenalg 中的 Leiden 算法，它应该比您提到的 Louvain 算法更快。该软件包适用于多种不同的网络，包括定向网络，但也适用于多路复用网络和具有负链接的网络。此外，它还支持一系列不同的质量功能。它应该可以轻松扩展到具有数百万个节点的网络（当然前提是它适合内存），运行时间通常最多为几分钟。

免责声明：我是该软件包（以及一些相关出版物）的作者。