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Community Detection mit Edge-Betweenness

Eine alternative Methode zur Community-Erkennung ist Edge-Betweenness. In dieser Übung wiederholst du die Community-Erkennung des Karateclubs mit dieser Methode und vergleichst die Ergebnisse visuell mit der Fast-Greedy-Methode.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Netzwerkanalyse mit R

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Anleitung zur Übung

  • Verwende die Funktion edge.betweenness.community() auf dem Graph-Objekt g, um das Community-igraph-Objekt gc zu erstellen.
  • Berechne die Größe und Anzahl der Communities mit der Funktion sizes auf dem Community-igraph-Objekt.
  • Platziere die beiden Community-Plots mit par() nebeneinander. Der erste Plot soll das Community-Objekt kc aus der vorherigen Übung enthalten. Der zweite Plot soll das Community-Objekt gc enthalten.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Perform edge-betweenness community detection on network graph
gc = ___(g)

# Determine sizes of each community
___(___)

# Plot community networks determined by fast-greedy and edge-betweenness methods side-by-side
par(mfrow = c(1, 2)) 
plot(___, g)
plot(___, g)
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