在非常大的图上进行社区检测

Question

我有一个非常大的有向图（社交网络图），大约有 800 万个节点。我想在相同的地方运行一个社区检测算法（它可以是重叠的或不重叠的）。

我已经查看了 InfoMap，但是对于这样的图表的大小来说它太慢了 - 它可能需要数周（我认为）。 BIGCLAM 是斯坦福 SNAP 中的另一种实现，但它仅适用于无向图。

我有一台服务器可供我使用，它有 40 个内核和 128GB 内存（我在磁盘上的网络大约为 60GB），我可以利用它。是否存在任何可以帮助我的实施或研究？

Answer 1

如果可能，安装 R 编程语言

然后，安装 igraph 库

社区检测算法有很多，

Infomap 不错，但速度真的很慢。

我认为 louvain 算法适合您的情况。鲁汶算法太棒了！！！快

请尝试一下！

Answer 2

Louvain 方法很快！有一个实现：https://github.com/vtraag/louvain-igraph。

你应该先安装图形库和numpy库。