Clustering in Gephi (Louvain-Methode)
habe ich begonnen, die Arbeit mit gephi, um mir zu helfen-display ein dataset.
Das dataset enthält:
tags (Suchbegriffe für eine bestimmte Bild) als Knoten
Normalisierte Google-Ähnlichkeit Abstand zwischen diesen tags, als Kanten mit einem Gewicht (zwischen 0 und 1)
Jeder tag ist mit jedem anderen tag , so lange, wie Sie beide gehören zu dem gleichen Bild. So habe ich ein cluster von Knoten und Kanten für jedes Bild.
Habe ich jetzt importiert dataset zu gephi im folgenden format:
Knoten: id, label
Kanten: Ziel -, Quell -, Gewichts (zwischen 0 und 1)
Wie 500 Knoten und 6000 Kanten.
Mein problem ist jetzt, dass nach dem Import alle diejenigen Knoten und Kanten der graph sieht irgendwie dazwischen, ohne wirkliche Ordnung. Jeder cluster-jedes Bild ist gemischt in anderen Clustern der anderen Bilder.
Jetzt mit Modularität Partitition Algorithmus (wich, sollten die Louvain-Methode) der graph ist immer farbig, jede Farbe darstellen, ein Bild. Jetzt kann ich split dieses Chaos, mit dem Force Atlas 2 Layout.
Ich habe jetzt eine farbige Grafik mit so etwas wie 15 Cluster (jeder cluster repräsentieren 1 Bild)
Nun will ich cluster-diese Cluster wieder mit Hilfe von tags (Knoten) nach Ihrer Normalisierten google-Distanz (Gewicht der Kanten), die sollten dann tags wich etwas gleich in der Bedeutung.
Ich hoffe, Euch verstehen, was ich erreichen will.
Kann ich auch hochladen, Bilderrahmen, es zu klären.
Vielen Dank
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Ich glaube nicht, Sie können tun, dass mit der standard-version von Gephi. Sie würden entwickeln müssen, um ein plugin zu implementieren, die den letzten Schritt des Prozesses.
Gephi ist gut für die Visualisierung und das durchsuchen von Graphen, aber (für jetzt), es gibt mehr Werkzeug, wenn es um die Verarbeitung von topologischen Eigenschaften. zum Beispiel, die igraph - Bibliothek (in C, R und python) könnte besser geeignet sein für Sie. Und beachten Sie, dass Sie können verwenden Sie ein Dateiformat, das kompatibel mit Gephi und igraph, das Ihnen erlaubt, beide Geräte auf die gleichen Daten.
War ich in der Lage mein problem zu lösen. Ich hatte zu importieren, das jeder dieser 15 Cluster auf Ihre eigenen. Auf diese Weise könnte ich die Modularität Methode auf diese wenigen.