熟知社区发现算法，你不能错过这个Python库。它涵盖Louvain算法、Girvan-Newman算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能。
网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构（communitystructure）。
由此衍生出来的社区发现（communitydetection）算法用来发现网络中的社区结构，这类算法包括Louvain算法、Girvan-Newman算法以及Bron-Kerbosch算法等。
最近，机器之心在GitHub上发现了一个可以发现图中社区结构的Python库communities，该库由软件工程师JonathanShobrook创建。
首先，该库可以实现以下几种社区发现算法：
Louvain算法
Girvan-Newman算法
层次聚类
谱聚类
Bron-Kerbosch算法
该库的安装方法也非常简单，可采用pip的方式安装communities，代码如下：
$pipinstallcommunities
对于这个Python库，很多网友给予了高度评价，表示会去尝试。
算法详解
louvain_method(adj_matrix:numpy.ndarray,n:int=None)->list
作为一种基于模块度（Modularity）的社区发现算法，Louvain算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。
Louvain算法对最大化图模块性的社区进行贪婪搜索。如果一个图具有高密度的群体内边缘和低密度的群体间边缘，则称之为模图。
示例代码如下：
fromcommunities.algorithmsimportlouvain_methodad
j_matrix=[...]
communities,_=louvain_method(adj_matrix)
girvan_newman(adj_matrix:numpy.ndarray,n:int=None)->list
Girvan-Newman算法迭代删除边以创建更多连接的组件。每个组件都被视为一个community，当模块度不能再增加时，算法停止去除边缘。
fromcommunities.algorithmsimportgirvan_newman
adj_matrix=[...]
communities,_=girvan_newman(adj_matrix)
层次聚类实现了一种自底向上、分层的聚类算法。每个节点从自己的社区开始，然后，随着层次结构的建立，最相似的社区被合并。社区会一直被合并，直到在模块度方面没有进一步的进展。
fromcommunities.algorithmsimporthierarchical_clustering
spectral_clustering(adj_matrix:numpy.ndarray,k:int)->list
这种类型的算法假定邻接矩阵的特征值包含有关社区结构的信息。
fromcommunities.algorithmsimportspectral_clustering
communities=spectral_clustering(adj_matrix,k=5)
bron_kerbosch(adj_matrix:numpy.ndarray,pivot:bool=False)->list
Bron-Kerbosch算法实现用于最大团检测（maximalcliquedetection）。图中的最大团是形成一个完整图的节点子集，如果向该子集中添加其他节点，则它将不再完整。将最大团视为社区是合理的，因为团是图中连接最紧密的节点群。因为一个节点可以是多个社区的成员，所以该算法有时会识别重叠的社区。
fromcommunities.algorithmsimportbron_kerbosch
communities=bron_kerbosch(adj_matrix,pivot=True)
可视化
绘图
draw_communities(adj_matrix:numpy.ndarray,communities:list,dark:bool=False,filename:str=None,seed:int=1)
可视化图（graph），将节点分组至它们所属的社区和颜色编码中。返回代表绘图的matplotlib.axes.Axes。示例代码如下：
fromcommunities.algorithmsimportlouvain_method
fromcommunities.visualizationimportdraw_communities
communities,frames=louvain_method(adj_matrix)
draw_communities(adj_matrix,communities)
可视化图如下：
Louvain算法的动图展示
louvain_animation(adj_matrix:numpy.ndarray,frames:list,dark:bool=False,duration:int=15,filename:str=None,dpi:int=None,seed:int=2)
Louvain算法在图中的应用可以实现动图展示，其中每个节点的颜色代表其所属的社区，并且同一社区中的节点聚类结合在一起。
fromcommunities.visualizationimportlouvain_animation
louvain_animation(adj_matrix,frames)
动图展示如下：
参考链接：
百万级文献分析，十万字深入解读
2020-2021全球AI技术发展趋势报告
报告内容涵盖人工智能顶会趋势分析、整体技术趋势发展结论、六大细分领域（自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能基础设施、数据智能技术、前沿智能技术）技术发展趋势数据与问卷结论详解，最后附有六大技术领域5年突破事件、SyncedIndicator完整数据。