कम्युनिटी एल्गोरिदम की तुलना
ग्राफ में कम्युनिटी खोजने के कई तरीके हैं (आप इनके बारे में यहाँ और पढ़ सकते हैं). दुर्भाग्य से, अलग-अलग कम्युनिटी डिटेक्शन एल्गोरिदम अलग-अलग नतीजे देंगे, और कौन-सा एल्गोरिदम चुनना बेहतर है यह आपके ग्राफ की कुछ विशेषताओं पर निर्भर करता है Yang et. al..
आप compare() का उपयोग करके प्राप्त कम्युनिटीज़ की तुलना कर सकते हैं। यह एक स्कोर लौटाता है ("the variance in information"), जो जाँचता है कि कोई दो वर्टिसेस एक ही कम्युनिटी के सदस्य हैं या नहीं। कम स्कोर का मतलब है कि दोनों कम्युनिटी संरचनाएँ अधिक समान हैं।
आप membership() का उपयोग करके देख सकते हैं कि क्या दो वर्टिसेस एक ही कम्युनिटी में हैं। अगर वर्टिसेस का membership नंबर समान है, तो वे एक ही कम्युनिटी में हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
केस स्टडीज़: R में नेटवर्क विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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 <- ___