Louvain算法_算法问题

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Louvain算法
一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显。
算法流程：
1、初始时将每个顶点当作一个社区，社区个数与顶点个数相同。
2、依次将每个顶点与之相邻顶点合并在一起，计算它们的模块度增益是否大于0，如果大于0，就将该结点放入该相邻结点所在社区。
3、迭代第二步，直至算法稳定，即所有顶点所属社区不再变化。
4、将各个社区所有节点压缩成为一个结点，社区内点的权重转化为新结点环的权重，社区间权重转化为新结点边的权重。
5、重复步骤1-3，直至算法稳定。

# coding=utf-8
import collections
import random
def load_graph(path):
    G = collections.defaultdict(dict)
    with open(path) as text:
        for line in text:
            vertices = line.strip().split()
            v_i = int(vertices[0])
            v_j = int(vertices[1])
            w = float(vertices[2])
            G[v_i][v_j] = w
            G[v_j][v_i] = w
    return G
class Vertex():
    def __init__(self, vid, cid, nodes, k_in=0):
        self._vid = vid
        self._cid = cid
        self._nodes = nodes
        self._kin = k_in  # 结点内部的边的权重
class Louvain():
    def __init__(self, G):
        self._G = G
        self._m = 0  # 边数量
        self._cid_vertices = {}  # 需维护的关于社区的信息(社区编号,其中包含的结点编号的集合)
        self._vid_vertex = {}  # 需维护的关于结点的信息(结点编号，相应的Vertex实例)
        for vid in self._G.keys():
            self._cid_vertices[vid] = set([vid])
            self._vid_vertex[vid] = Vertex(vid, vid, set([vid]))
            self._m += sum([1 for neighbor in self._G[vid].keys() if neighbor > vid])
    def first_stage(self):
        mod_inc = False  # 用于判断算法是否可终止
        visit_sequence = self._G.keys()
        random.shuffle(list(visit_sequence))
        while True:
            can_stop = True  # 第一阶段是否可终止
            for v_vid in visit_sequence:
                v_cid = self._vid_vertex[v_vid]._cid
                k_v = sum(self._G[v_vid].values()) + self._vid_vertex[v_vid]._kin
                cid_Q = {}
                for w_vid in self._G[v_vid].keys():
                    w_cid = self._vid_vertex[w_vid]._cid
                    if w_cid in cid_Q:
                        continue
                    else:
                        tot = sum(
                            [sum(self._G[k].values()) + self._vid_vertex[k]._kin for k in self._cid_vertices[w_cid]])
                        if w_cid == v_cid:
                            tot -= k_v
                        k_v_in = sum([v for k, v in self._G[v_vid].items() if k in self._cid_vertices[w_cid]])
                        delta_Q = k_v_in - k_v * tot / self._m  # 由于只需要知道delta_Q的正负，所以少乘了1/(2*self._m)
                        cid_Q[w_cid] = delta_Q
                cid, max_delta_Q = sorted(cid_Q.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0]
                if max_delta_Q > 0.0 and cid != v_cid:
                    self._vid_vertex[v_vid]._cid = cid
                    self._cid_vertices[cid].add(v_vid)
                    self._cid_vertices[v_cid].remove(v_vid)
                    can_stop = False
                    mod_inc = True
            if can_stop:
                break
        return mod_inc
    def second_stage(self):
        cid_vertices = {}
        vid_vertex = {}
        for cid, vertices in self._cid_vertices.items():
            if len(vertices) == 0:
                continue
            new_vertex = Vertex(cid, cid, set())
            for vid in vertices:
                new_vertex._nodes.update(self._vid_vertex[vid]._nodes)
                new_vertex._kin += self._vid_vertex[vid]._kin
                for k, v in self._G[vid].items():
                    if k in vertices:
                        new_vertex._kin += v / 2.0
            cid_vertices[cid] = set([cid])
            vid_vertex[cid] = new_vertex
        G = collections.defaultdict(dict)
        for cid1, vertices1 in self._cid_vertices.items():
            if len(vertices1) == 0:
                continue
            for cid2, vertices2 in self._cid_vertices.items():
                if cid2 <= cid1 or len(vertices2) == 0:
                    continue
                edge_weight = 0.0
                for vid in vertices1:
                    for k, v in self._G[vid].items():
                        if k in vertices2:
                            edge_weight += v
                if edge_weight != 0:
                    G[cid1][cid2] = edge_weight
                    G[cid2][cid1] = edge_weight
        self._cid_vertices = cid_vertices
        self._vid_vertex = vid_vertex
        self._G = G
    def get_communities(self):
        communities = []
        for vertices in self._cid_vertices.values():
            if len(vertices) != 0:
                c = set()
                for vid in vertices:
                    c.update(self._vid_vertex[vid]._nodes)
                communities.append(c)
        return communities
    def execute(self):
        iter_time = 1
        while True:
            iter_time += 1
            mod_inc = self.first_stage()
            if mod_inc:
                self.second_stage()
            else:
                break
        return self.get_communities()
if __name__ == '__main__':
    G = load_graph(r'C:\\Users\\程勇\\Desktop\\similarity.txt')
    algorithm = Louvain(G)
    communities = algorithm.execute()
    # 按照社区大小从大到小排序输出
    communities = sorted(communities, key=lambda b: -len(b)) # 按社区大小排序
    count = 0
    for communitie in communities:
        count += 1
        print("社区", count, " ", communitie)
    

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

测试用例文件如图：

这是部分测试用例的截图，一行的前两个数是顶点编号，第三个数是权重。按照每个社区大小顺序从大到小打印：