igraph库基于 Newman 的模块化优化实现了一些社区结构算法。您可以查阅参考手册以获取详细信息和引用。

使用 R 的 igraph 包：http: //igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html 这使用 newman-girvan 模块化最大化方法实现了社区查找的快速算法。

您的代码将如下所示：

library(igraph)
# read graph from csv file
G<-read.graph("unipartite_edgelist.txt", format="ncol")
fgreedy<-fastgreedy.community(G,merges=TRUE, modularity=TRUE)
memberships <-community.to.membership(G, fgreedy$merges, steps=which.max(fgreedy$modularity)-1)
print(paste('Number of detected communities=',length(memberships$csize)))
    # Community sizes:
    print(memberships$csize)
# modularity:
max(fgreedy$modularity)