Louvain算法是一种高效的社区发现算法，尤其适用于大规模网络。它通过最大化模块度来优化社区结构，具有快速、准确的特点。算法主要包括两个步骤：节点逐个加入邻居社区以优化模块度，然后将社区合并成更大社区。通过特定的数据结构设计，可以降低空间复杂度并提高算法性能。文章介绍了算法原理、实现细节以及实际应用案例。
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Louvain算法是一种基于多层次优化Modularity的算法，具有快速、准确的优点，在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，被认为是性能最好的社区发现算法之一。
模块度
Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法。
原始论文为：
《Fast unfolding of communities in large networks》。
Louvain算法的优化目标为最大化整个数据的模块度，
模块度的计算如下：
其中m为图中边的总数量，k_i表示所有指向节点i的连边权重之和，k_j同理。A_{i,j} 表示节点i，j之间的连边权重。
有一点要搞清楚，模块度的概念不是Louvain算法发明的，而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已。
Louvain算法的两步迭代设计
最开始，每个原始节点都看成一个独立的社区，社区内的连边权重为0
步骤1
算法扫描数据中的所有节点，针对每个节点遍历该节点的所有邻居节点，衡量把该节点加入其邻居节点所在的社区所带来的模块度的收益。并选择对应最大收
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