Graph 图中是否有社区检测算法的实现？

我正在寻找社区检测算法的实现，比如Girvan Newman算法（2002）。我访问过该领域的几位研究人员（纽曼、桑托等）的网站，但找不到任何代码。我想象有人发布了这些算法的实现（甚至可能是工具包？），但我似乎找不到它。

社区检测算法有时是库（如java）或工具的一部分（请参阅）。当作者发布一个新方法时，他们有时确实会提供他们的代码。例如，函数和方法

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旁注：Girvan-Newman算法有时仍在使用，但大部分已被更快更精确的方法所取代。为了更好地了解本主题，我建议使用更长的（103页）。

您可以尝试SNAP库（斯坦福网络分析平台），其中包括模块化、Girvan Newman和Clauset Newman Moore算法。它是用C++编写的，并且在BSD许可证下。由于许多论文都使用过它（请参见），因此它应该很好。

您应该看看：

• 7种社区检测算法（包括上述算法）：
  • EdgeBeweenness（基于Girvan-Newman链路中心性的方法）
  • Walktrap（基于Pons-Latapy随机行走的方法）
  • 主导特征向量（纽曼谱方法）
  • 快速贪婪（Clauset等人，模块化优化）
  • 标签传播（Raghavan等人）
  • Louvain（Blondel等人，模块化优化）
  • Spinglass（Reichardt Bornholdt，模块化优化）
  • InfoMap（Rosvall Bergstrom，基于压缩的方法）
• 其他相关功能：处理模块化、处理层次结构等
• 可在R、C和Python中使用
• 开源

在我看来，这是社区检测最完整的工具。

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有关更多详细信息，请参见：

我们最近实现的，它基于恒定Potts模型、快速Louvain优化和加权和签名网络的InfoMap的可靠映射方程。开源java项目+可执行jar。

请参阅：Mathematica现在也提供了该项目：涵盖了所有社区检测功能。这很有帮助，非常感谢！但还有一个小问题，为什么分区输出是排序索引？预期的是一个2d数组，如[[1,2,3]，[4,8]]，表示1,2,3是一个社区。我们使用“节点id组id”而不是“组id节点id 1，…”，这是自动化处理的一个更简单的表示