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I have a temporal multilayer network that I want to find communities by using modularity maximization.

I was wondering if there is an equivalent version of Matlab GenLouvain in Python for maximizing modularity in community detection?

Preliminary search yielded this library, but the corresponding GitHub repository is gone.

https://pypi.org/project/louvain/

There are several other algorithms, such as Leiden algorithm (https://www.nature.com/articles/s41598-019-41695-z) for maximizing modularity with python implementation (https://github.com/vtraag/leidenalg) but I am trying to explore my options at the moment and run different solvers on the supra-modularity matrix I have. So, I want to start with the good old GenLouvain and then compare different solvers with python implementation.

Does anyone have any suggestions?

私はプロジェクトに取り組んでおり、N 層アーキテクチャ (Web 層、サービス層、データ アクセス層) を使用しています。

データ アクセス レイヤーでのセッション ストレージの使用に関する問題に直面しています。

Web レイヤー (コントローラー) にデータを保存しており、セッションに保存されたデータをデータ アクセス レイヤーで使用したいと考えています。これは可能ですか？もしそうなら、私に知らせてください...

前もって感謝します。

手伝っていただけませんか？

私は生態系の相互作用に取り組んでおり、それらのいくつかは多層ネットワーク(正確には多重化) としてモデル化されています。

この種のデータを R のパッケージigraphに入力する最良の方法は、エッジ リストとノード リストを使用することです。残念ながら、私の共同研究者はデータをそのように整理したことはなく、むしろ発生行列(二部ネットワーク) として整理しています。

私は常に、それらの行列を同じ次元で正確に整理し、行と列のラベルの順序を同じにして、簡単に組み合わせることができるようにするよう常に依頼しています。

これらの行列が手元にあるので、次の手順に基づいて長いコードを実行します。

1. 2 つ以上の発生行列を R に読み込みます。

2. それらのエッジと頂点のリストを抽出します。

3. エッジ タイプに関する情報を各エッジ リストに追加します。

4. 各頂点リストに頂点クラスに関する情報を追加します。

5. これらのエッジ リストと頂点リストを別々にマージします。

6. これらのマージされたリストを igraph に読み取って、多層グラフを作成します。

もっと簡単な解決策を探しています。関数unionを使用してみましたが、エッジの種類に関する情報を保持せずに、グラフとそのエッジをマージします。乱数行列を使用したこの例で何が起こるかを見てください。

igraphで複数の入射行列を組み合わせて多層グラフを作成する簡単な方法はありますか?

どうもありがとうございました！

多層ループで ArrayList<Map<String,Object>> を使用すると、ArrayList<Map<String,Object>> が奇妙になります。

印刷値は次のとおりです。

だから私が聞きたいのは、多層ループで ArrayList<Map<String, Object>> を使用するとき、なぜ ArrayList<Map<String, Object>> の内容が同じなのかということです。