igraph中社区检测后的社区成员提取(R)

Question

在igraph中运行社区检测算法后，我在提取社区成员时遇到了一些困难。存储的membership向量似乎与算法发现的社区成员身份不相对应。我怀疑我遗漏了一些东西，但是文档很薄，任何帮助都很感激。

我的例子：

创建一个包含三个社区和两个组件的加权图：

v1 <- c(1,1,2,3,4,4,6,7,8,9)
v2 <- c(2,3,3,4,5,6,5,8,9,7)
weight <- c(3,3,2,1,3,3,2,2,2,3)

graph <- data.frame(v1,v2)
g <- graph.data.frame(graph, directed=FALSE)

图中的社区是顶点(1,2,3)，(4,5,6)和(7,8,9)。事实上，当我们运行一个社区检测算法时，它会发现：

cd <- fastgreedy.community(g)
plot(cd,g, edge.width=weight)
str(cd)

给出输出：

IGRAPH clustering fast greedy, groups: 3, mod: 0.56
 groups:
  1
  [1] "7" "8" "9"

  2
  [1] "4" "6" "5"

  3
  [1] "1" "2" "3"`

这张很好的图被分成了几个社区。

然而，当我试图访问cd$membership或cutat()时，情况就不同了：

cd$membership
cutat(cd, steps=which.max(cd$modularity)-1)

双双给予

[1] 3 3 3 2 2 1 1 1 2

我是否错误地将上述解释解释为表示每个顶点的社区成员？似乎它是(正确的)分配(1,2,3)到社区3，但不正确地分组(4,5,9)和(6,7,8)在一起。

Answer 1

看似不匹配的原因是igraph读取和分配顶点ids的顺序(参考参见这个答案 )。

让我们看看graph-object提供的顶点顺序：

> unlist(graph, use.names = F)               # identical to c(v1, v2)
 [1] 1 1 2 3 4 4 6 7 8 9 2 3 3 4 5 6 5 8 9 7

在这个序列中，5只出现在1,2,3,4,6,7,8,9之后。这是删除重复条目后产生的顶点序列：

> unique(unlist(graph, use.names = F))
[1] 1 2 3 4 6 7 8 9 5

或者使用igraph

> V(g)
+ 9/9 vertices, named, from 3bae324:
[1] 1 2 3 4 6 7 8 9 5

它很好地与您的示例中的社区保持一致：

> sort(membership(cd))
7 8 9 4 6 5 1 2 3         # vertex name
1 1 1 2 2 2 3 3 3         # community

由于序列匹配，所以您可以像@chinsoon12 12所建议的那样，将成员关系指定为顶点属性：

V(g)$community <- membership(cd)