LFR简单使用入门

1. 运行环境

LFR程序下载链接， 运行环境为Linux、g++

1.1 先安装build-essential：（可省略）

 
  
 
   
$ sudo apt-get install build-essential
 
  

1.2 查看 gcc 版本

 
  
 
   
$ gcc --version
 
   
gcc (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) 4.6.3
 
   
Copyright (C) 2011 Free Software Foundation, Inc.
 
   
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
 
   
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
 
  

1.3 安装 统一版本的 g++

 
  
 
   
$ sudo apt-get install g++
 
  

1.4 查看安装版本

 
  
 
   
$ g++ --version
 
  

2. 用LFR生成网络

• 首先跳转到 LFR 的 binary_network 目录中compile一下。

 
  
 
   
$ make
 
  

这样会生成一个 benchmark 文件，它就是我们构建网络的工具。

• 使用 benchmark 生成一个网络数据的简单的例子：

 
  
 
   
$ ./benchmark -f flags.dat -t1 3
 
  

这里的 flags.dat 文件在解压缩包后就有的，它表示参数的设置。benchmark工具会根据这个flag.dat文件生成网络数据。如果要生成其他的网络，要修改这个文件的参数。

 
  
 
   
$ ./benchmark [FLAG] [P]
 
   
 
   
[FLAG] [P]
 
   
-N number of nodes 
 
   
-k average degree 
 
   
-maxk maximum degree
 
   
-mu mixing parameter 
 
   
-t1 minus exponent for the degree sequence
 
   
-t2 minus exponent for the community size distribution
 
   
-minc minimum for the community sizes
 
   
-maxc maximum for the community sizes
 
   
-on number of overlapping nodes
 
   
-om number of memberships of the overlapping nodes
 
   
-C [average clustering coefficient]
 
  

• 关于参数mu 
  1-mu是节点与其同一个社区内的节点之间的共享比例，mu是节点与其它社区节点的共享比例。mu设置的小一点，社区内部更加紧凑。
  
• 一个flag.dat文件的例子：

 
  
 
   
-N 2000
 
   
-k 16
 
   
-maxk 60
 
   
-mu 0.3
 
   
-t1 2
 
   
-t2 1
 
   
-minc 32
 
   
-maxc 40
 
   
-on 0
 
   
-om 0
 
  

3. 转化为gml文件

network.dat文件是得到的网络结构，每一行表示一条边。文件community.dat是该网络的真实社区结构其每一行表示 (节点、节点所在的社区)。

将network.dat 和 community.dat 转化为我们需要的 LFR-1.gml 文件：

 
  
 
   
#coding=utf-8
 
   
import networkx as nx
 
   
from collections import defaultdict
 
   
 
   
def transfer_2_gml():
 
   
 """--------------------------------------------------------------------------
 
   
 function: 将LFR的network.dat和community.dat转化为.gml文件
 
   
 parameter: 
 
   
 return: 
 
   
 -------------------------------------------------------------------------------"""
 
   
 nodes_labels={}
 
   
 k=0
 
   
 with open("community.dat","r") as f:
 
   
 for line in f.readlines():
 
   
 items=line.strip("\r\n").split("\t")
 
   
 v=items[0]
 
   
 label=items[1]
 
   
 nodes_labels[v]=label
 
   
 #end-for
 
   
 #end-with
 
   
 
   
 
   
 G=nx.Graph()
 
   
 for v in nodes_labels.keys(): #添加所有的节点，并且记录其真实标签
 
   
 G.add_node(v, value=nodes_labels[v])
 
   
 
   
 edges=set()
 
   
 with open("network.dat","r") as f:
 
   
 for line in f.readlines():
 
   
 items=line.strip("\r\n").split("\t")
 
   
 a=items[0]
 
   
 b=items[1]
 
   
 if (a,b) not in edges or (b,a) not in edges:
 
   
 edges.add( (a,b) )
 
   
 #end-for
 
   
 #end-with
 
   
 
   
 for e in edges:
 
   
 a,b=e
 
   
 G.add_edge(a,b,type="Undirected")
 
   
 
   
 nx.write_gml(G,"LFR-1.gml")
 
   
 print ("transfer LFR(*.dat) data to *.gml")
 
   
 
   
 communities=defaultdict(lambda :[])
 
   
 for v in nodes_labels.keys():
 
   
 label=nodes_labels[v]
 
   
 communities[label].append(v)
 
   
 for c in communities.keys():
 
   
 print ("community ", c ,": \n", communities[c], "\n")
 
   
 
   
def main():
 
   
 transfer_2_gml()
 
   
 
   
if __name__ == '__main__':
 
   
 main()
 
  

4. 参考

[1] LFR程序下载

[2] LFR使用示例–github链接