コミュニティ検出

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コミュニティ検出は、ネットワーク（グラフ）構造中で密につながったノード群（コミュニティ）を抽出する手法。たとえば、人間関係ネットワークで、仲のよい友人同士が密集するグループを特定するようなイメージ。アルゴリズム（Modularity最大化、Louvain法、Infomapなど）を用いて、グラフを部分集団に分割し、それらが他の集団より内部結合が強い塊を発見する。これにより、複雑なネットワーク構造をわかりやすく解釈し、トピッククラスターや関連概念群を理解しやすくする。

nishio.iconメジャーな方法、実装を教えて

o1 Pro.iconコミュニティ検出のメジャーな手法と実装例は以下のようなものがある。

Louvain法

特徴：Modularity最大化に基づく高速なヒューリスティック手法。大規模グラフにも対応可能で広く使われる。

Python実装：

code:py

!pip install python-louvain

from community import community_louvain

partition = community_louvain.best_partition(G)

Leidenアルゴリズム

特徴：Louvain法を改善した手法で、より安定した精度とモジュラリティを得やすい。

Python実装 (igraph利用)：

code:py

!pip install python-igraph leidenalg

import igraph as ig

import leidenalg

g = ig.Graph.Read_Ncol("network.edgelist")

partition = leidenalg.find_partition(g, leidenalg.ModularityVertexPartition)

Girvan–Newman法

特徴：エッジ介在性中心性（edge betweenness）を用いてコミュニティ境界を特定する分割型アルゴリズム。計算量は比較的多めで大規模ネットワークには不向きだが、理論的には分かりやすい。

Python実装 (NetworkX)：

code:py

import networkx as nx

from networkx.algorithms.community import girvan_newman

G = nx.karate_club_graph()

communities = next(girvan_newman(G))

Infomap

特徴：ランダムウォークに基づく情報フロー最適化でコミュニティ検出。

Python実装 (igraph)：

code:py

import igraph as ig

g = ig.Graph.Read_Ncol("network.edgelist")

communities = g.community_infomap()

れらの手法を用いると、与えられたネットワークの内部構造を直感的に理解でき、テキスト間の共起関係や関連性を可視化・分析しやすくなる。