R中的网络模块化计算答案

【问题标题】：Network Modularity Calculations in RR中的网络模块化计算
【发布时间】：2011-04-01 22:04:05
【问题描述】：

Network Modularity 的等式在其维基百科页面（以及知名书籍）中给出。我想看到它在一些代码中工作。我发现这可以使用 modularity library for igraph 与 R (The R Foundation for Statistical Computing) 一起使用。

我想看看下面的示例（或类似示例）在代码中用于计算模块性。该库提供了示例，但这并不是我真正想要的。

让我们有一组顶点 V = {1, 2, 3, 4, 5} 和边 E = {(1,5), (2,3), (2,4), (2,5 ) (3,5)} 形成一个无向图。

将这些顶点分成两个社区：c1 = {2,3} 和 c2 = {1,4,5}。要计算的是这两个社区的模块性。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

library(igraph)
g <- graph(c(1,5,2,3,2,4,2,5,3,5))
membership <- c(1,2,2,1,1)
modularity(g, membership)

这里有一些解释：

我在创建图形时使用的向量是图形的边列表。（在 0.6 之前的 igraph 版本中，我们必须从数字中减去 1，因为当时 igraph 使用从零开始的顶点索引，但现在不再使用了。
成员向量membership的第i元素给出了顶点i所属的社区的索引。
李>

【讨论】：

谢谢塔马斯。你是怎么想出membership <- c(1,2,2,1,1)的？我可能没有正确阅读它，但是对于第一个边 (1,5)，您说的是社区 1，但顶点 1 和 5 在社区 2 中？
是的，我把它弄混了；在我的向量中，顶点 1、4 和 5 属于社区 1，顶点 2 和 3 属于社区 2。
小心，成员向量必须从零开始（根据文档）
@Pomber：实际上，这并不重要，因为模块化公式只关心两个顶点是否属于同一个社区，因此将成员向量移动任意常数是安全的。然而，确实 igraph 函数总是返回一个从零开始的成员向量。
也许较新的 iGraph 库已经改变了一些东西，但上面的图 g 在实例化时会产生错误。而且，与上面的 cmets 不同，根据文档 (igraph.org/r/doc/modularity.html)，成员向量现在必须是基于 1 的