用R语言和python进行社交网络中的社区检测

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在这篇文章中，我用R语言和python检测社交网络中的社区。

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建立自我网络

Kaggle数据 在110个.egonet文件中（对应于110个匿名Facebook用户），每个文件都包含他的朋友的网络。

让我们关注文件0.egonet，其中包含有关用户0的网络的所有信息。文件的每一行都是该行中直接属于自我网络一部分的第一个用户的朋友的列表。

1

2

3

4

1: 146 189 229 201 204 ...

2: 146 191 229 201 204 ...

3: 185 80 61 188 22 222 ...

4: 72 61 187 163 177 138 ...

0有1个朋友，而146-189-229…也有朋友。

0有2个朋友，而146-191-229…也有朋友。

0有3个朋友，而185-80-61…也有朋友。

0有4个朋友，而72-61-187…也有朋友。

在下面，我附加了访问每个egonet文件的Python代码，并构建了要馈送到Networkx构造函数的节点和边的列表。 构建图后，将计算其邻接矩阵并将其保存在csv文件中。