假设我们有一个简单的加权网络，在该网络上执行某种类型的社区检测。接下来，我们提取特定的社区，最后的任务是提取该社区的节点与所有其他节点之间的所有边。
下面我粘贴了玩具代码。
# Create toy graph
library(igraph)
set.seed(12345)
g <- make_graph("Zachary")
# Add weights to edges
E(g)$weight <- sample(x = 1:10, size = ecount(g), replace = TRUE)
# Run community detection
cl <- cluster_louvain(g)
有5个属于社区＃1的节点，有12个属于社区＃2的节点，依此类推。
> table(membership(cl))
1 2 3 4
5 12 2 15
现在我们提取社区＃1：
g1 <- induced_subgraph(g, which(cl$membership == 1))
问题：如何查找将社区＃1中的节点与所有其他节点连接的边（不包括定义社区＃1的边）？
以下是与某些社区相关的答案
您首先要获得社区中的所有优势：
all_edges <- E(g)[inc(V(g)[membership(cl) == 1])]
all_edges
+ 10/78 edges:
[1] 1-- 5 1-- 6 1-- 7 1--11 5-- 7 5--11 6-- 7 6--11 6--17 7--17
然后，过滤掉完全内部的顶点（两个顶点都在社区中）：
all_edges_m <- get.edges(g, all_edges) #matrix representation
all_edges[!(
all_edges_m[, 1] %in% V(g)[membership(cl) == 1] &
all_edges_m[, 2] %in% V(g)[membership(cl) == 1]
)] # filter where in col1 and col2
+ 4/78 edges:
[1] 1-- 5 1-- 6 1-- 7 1--11
但是对我而言，有必要获取包含每个社区的那些节点的整个列表。不只是一个。有什么建议可以创建此循环吗？如果是这样，那就太好了:)
这是我对您的问题的看法：
library(igraph)
set.seed(12345)
g <- make_graph("Zachary")
E(g)$weight <- sample(x = 1:10, size = ecount(g), replace = TRUE)
cl <- cluster_louvain(g)
将成员资格添加为顶点属性
V(g)$name <- membership(cl)
获得边缘列表
x <- as_edgelist(g, names = T)
这是连接不同社区的顶点的所有边
V(g)$name <- 1:vcount(g)
E(g)[x[,1] != x[,2]]
可选支票
E(g)$color <- ifelse(x[,1] != x[,2], "red", "blue")
plot(g, edge.color = E(g)$color)
plot(cl, g)
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