Comparer les algorithmes de détection de communautés
Il existe de nombreuses façons d’identifier des communautés dans un graphe (vous pouvez en lire davantage ici). Malheureusement, les 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 renvoie un score (« variance de l’information ») qui comptabilise si deux sommets appartiennent ou non à la même communauté. Un score plus faible indique 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 identifiant d’appartenance, alors ils appartiennent à la même communauté.
Cet exercice fait partie du cours
Études de cas : l’analyse de réseaux avec R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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 <- ___