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Fast-greedy-Community-Erkennung

Die erste Methode zur Community-Erkennung, die du ausprobierst, ist die Fast-greedy-Community-Erkennung. Du verwendest das Zachary-Karate-Club-Netzwerk. Dieses soziale Netzwerk enthält 34 Clubmitglieder und 78 Kanten. Jede Kante zeigt an, dass sich diese beiden Clubmitglieder außerhalb des Karateclubs sowie im Club getroffen haben. Mit diesem Netzwerk bestimmst du, wie viele Teil-Communities das Netzwerk hat und welche Clubmitglieder zu welchen Untergruppen gehören. Außerdem visualisierst du das Netzwerk nach Community-Zugehörigkeit.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Netzwerkanalyse mit R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende die Funktion fastgreedy.community(), um ein Community-Objekt zu erstellen. Weise es dem Objekt kc zu.
  • Verwende die Funktion sizes() auf kc, um zu bestimmen, wie viele Communities erkannt wurden und wie viele Clubmitglieder jeweils enthalten sind.
  • Zeige mit der Funktion membership(), welche Clubmitglieder in welcher Community sind.
  • Erstelle das Standard-Community-Plot mit der Funktion plot(). Das erste Argument sollte das Objekt kc sein und das zweite das Graph-Objekt g.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Perform fast-greedy community detection on network graph
kc = ___(g)

# Determine sizes of each community
___(___)

# Determine which individuals belong to which community
___(___)

# Plot the community structure of the network
___(___, g)
Code bearbeiten und ausführen