如何解决计算 R或 Gephi中网络的相对模块性
我正在使用模块化比较一组不同规模的网络之间的隔离。我的问题是模块化与网络规模（节点和边缘）密切相关。
我想知道是否有一种方法可以计算相对模块化的度量（例如，如本文所示：https://www.pnas.org/content/114/16/4165），我主要在 Gephi 或 R 中使用 igraph。
引自论文的材料和方法部分：
测量模块化。我们使用了 Newman ([()) 提出的模块化（QQ） 衡量网络中模块化组织的强度。 模块化可以定义为 Q=∑Kk=1[LwkL−(LkL)2])Q=∑k=1K[LkwL−(LkL)2])，其中 LkLk 是总 子组kk中的边数，其中LwkLkw是其中的边 子群，LL 是网络中的总边数。 社区结构，或子群的数量和组成，对于 使用Louvain方法估计每个动物社交网络 (30)。网络中最高可能的模块性 (QmaxQmax) 是 当子组kk中的所有个体仅与每个个体交互时实现 子组之间不存在其他边且不存在边（即子组是 脱节）。换句话说，网络的 QmaxQmax 是当 LwkLkw = LkLk，可以写成 Qmax=∑Kk=1LkL(1−LkL)Qmax=∑k=1KLkL(1−LkL)。 我们测量了网络的相对模块化为 Qrel=QQmaxQrel=QQmax。
有什么想法吗？感谢您的帮助。
更准确地说，我正在开展一项全国家庭调查。我的网络中的节点是职业（医生、工程师、清洁工、办公室文员等），当具有上述职业的人住在同一个家庭时，职业之间就会出现边缘。我可以绘制完整的国家网络或每个城市的子集。 我想做的是在城市之间进行比较，以了解某些城市是否比其他城市具有更“隔离”的社会关系结构。我使用模块化进行比较，但它与网络规模高度相关，因为城市的人口规模各不相同。 也许我可以使用未加权的模块化，但我不确定。
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