Comparer des algorithmes de détection de communautés
Il existe de nombreuses façons de repérer des communautés dans un graphe (vous pouvez en lire davantage ici). Malheureusement, différents algorithmes de détection de communautés produisent des résultats différents, et le meilleur choix dépend de certaines propriétés de votre graphe Yang et al..
Vous pouvez comparer les communautés obtenues avec compare(). Cette fonction retourne un score (« variance de l'information ») qui tient compte du fait que deux sommets appartiennent ou non à la même communauté. Un score plus faible signifie que les deux structures de communautés sont plus similaires.
Vous pouvez vérifier si deux sommets sont dans la même communauté avec membership(). Si les sommets ont le même numéro d'appartenance, ils font partie de la même communauté.
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Études de cas : analyse de réseaux en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Make retweet_graph undirected
retweet_graph_undir <- as_undirected(___)
# Find communities with fast greedy clustering
communities_fast_greedy <- (___
# Find communities with infomap clustering
communities_infomap <- ___
# Find communities with louvain clustering
communities_louvain <- ___