Python社区划分

Question

在该txt文本数据中，第一列表示节点i；第二列表示节点j；第三列表示节点i，j之间的相似度值（大于0且小于1）。共有2400个数据。
问题：怎么依据txt文本中的所有节点间相似度值，进行聚类或者社区划分？有什么推荐的算法吗？
使用工具：python

Answer 1

在分析图的社区划分问题中，比較常用的算法有以下几种：

图论算法：比如 Louvain 算法
模型算法：比如 Stochastic Block Model (SBM)
基于深度学习的算法：比如 DeepWalk

根据你的数据，我推荐使用 Louvain 算法，它是一种快速的社区发现算法，
能够在大规模图中效率高且精确地对社区进行划分。Python中有对应的库可以使用，
比如 NetworkX 库提供了 Louvain 算法的实现。