LeidenAlg：在Python的IGraph中实现各种质量函数的莱顿算法

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简介：
简介：LeidenAlg是基于Python的IGraph库开发的一款工具，专门用于执行改进版的莱顿社区检测算法，支持多种质量评估方法。莱德纳尔格软件包在C++语言中实现了Leiden算法，并且可以被Python调用使用。它依赖于(python-)igraph库来运行。除了实现的灵活性之外，该软件包还具有良好的扩展性，可以在内存允许的情况下处理数百万节点的图数据。核心功能是find_partition函数，用于查找最佳分区，它是Louvain算法的一种改进版本，并且可以适用于多种不同的方法。当前实现的方法包括（1）模块化、（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt-Bornholdt模型、（3）恒定Potts模型(CPM) 以及（4）重要性，最后是（5）惊奇。此外，该软件包支持多路复用分区优化功能，允许在存在负面链接或多个时间片的情况下进行社区检测。它还能够仅部分优化分区，以确保某些社区分配保持不变。同时为二分图上的社区检测提供了一些支持。

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LeidenAlg：在Python的IGraph中实现各种质量函数的莱顿算法

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简介：LeidenAlg是基于Python的IGraph库开发的一款工具，专门用于执行改进版的莱顿社区检测算法，支持多种质量评估方法。莱德纳尔格软件包在C++语言中实现了Leiden算法，并且可以被Python调用使用。它依赖于(python-)igraph库来运行。除了实现的灵活性之外，该软件包还具有良好的扩展性，可以在内存允许的情况下处理数百万节点的图数据。核心功能是find_partition函数，用于查找最佳分区，它是Louvain算法的一种改进版本，并且可以适用于多种不同的方法。当前实现的方法包括（1）模块化、（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt-Bornholdt模型、（3）恒定Potts模型(CPM) 以及（4）重要性，最后是（5）惊奇。此外，该软件包支持多路复用分区优化功能，允许在存在负面链接或多个时间片的情况下进行社区检测。它还能够仅部分优化分区，以确保某些社区分配保持不变。同时为二分图上的社区检测提供了一些支持。

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