qq_45955869的博客

总之，fast-newman算法在不同的应用场景中展现出了较好的适应性和效果，为我们揭示了复杂网络中的社区结构和关联关系提供了有力的工具。通过不断迭代计算节点的模块度增益，并将节点移动到增益最大的社区，直到无法再获得更大的增益为止，算法将当前子图划分为多个子图。算法流程：fast-newman算法首先将网络中的每个节点视为一个独立的社区，然后通过合并相邻节点的社区来不断优化社区划分。Fast-Newman算法是一种用于社区发现的快速算法，与传统的Newman算法相比，在处理大规模网络时具有明显的效率优势。

算法思想：Louvain算法是一种基于模块化的贪心算法，该算法在每一次迭代中先将图划分成若干个模块，然后在每个模块内部进行优化，使得模块内部的节点得到最大的社区划分。社区划分的质量：Louvain算法在社区划分的质量上相对来说更为优秀，因为在每次迭代时它会重新划分模块，重新计算模块内节点的社区划分，并且每次迭代会尽力实现整体最优，所以算法最终得到的社区划分更为稳定。Louvain算法和Fast Newman算法都是常用的社区发现算法，它们都采用了迭代优化的思想，但在具体实现上有以下几点不同。

Louvain算法是一种用于社区发现的算法，其主要思想是将网络中的节点划分为不同的社区，使得同一社区内的节点之间具有更高的相似度，而不同社区之间的相似度则较低。以上代码将节点划分为不同的社区，并输出结果。需要注意的是，这里的网络是一个无向图，如果是有向图，需要使用DiGraph()函数构建网络。此外，还可以通过调整参数来优化社区划分的效果，例如调整分辨率参数等。运行Louvain算法。