louvain算法_Louvain算法

最新推荐文章于 2024-12-04 20:54:26 发布
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文章标签： louvain算法
Louvain算法是一种无监督的社区检测算法，包括模块化优化和社区聚集两个阶段。在优化过程中，算法会随机排列节点，逐个尝试不同社区，以最大化模块化。社区聚集阶段，相同社区的节点合并成巨型节点，形成新的网络结构，考虑了网络的分层组织。

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社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法(执行前不需要输入社区数量或社区大小)，分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

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是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数(，)为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化(输入参数)没有显着增加：

26ebf88bc39eef9bf935419646c94cc4.png

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化(

最低0.47元/天 解锁文章
louvain算法python_一种基于Louvain算法的社区发现方法及系统与流程
weixin_42515990的博客
12-24 2162
本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于Louvain算法的社区发现方法及一种基于Louvain算法的社区发现系统背景技术：随着信息化技术的发展，信息系统中保存着大量用户的信息特征，用户与用户之间也存在着某种关联性。用户的特征具有多维度，且多关联性。社区发现能帮助人们更有效地了解网络的结构特征，从而提供更有效、更具个性化的服务。当前，许多研究通过分析网络的结构来发现社区。其中，Blondel等...
Louvain快速社区发现算法（Fast unfolding算法）
04-15
目前社区发现算法中计算速度最快的算法，由Vincent D.Blondel等人在2008年提出，基于modularity optimization启发式算法，代码可直接使用，在Vincent D.Blondel个人官网上下载的
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Louvain算法
weixin_35752233的博客
01-10 648
Louvain算法是一种用于社区发现的基于模块度优化的方法。它是一种自适应局部搜索算法，能够快速发现网络中的社区结构。 Louvain算法通过不断地重新组织网络中的节点，来尝试提高模块度的值。 Louvain算法是一种并行化算法，并且对于大型网络来说是高效的。 算法流程: 首先将每个节点看作一个社区 然后将每个社区中的所有节点和其他社区中的节点之间的连接进行计算，来求出模块度 从一个社区中的一个...
Louvain算法介绍
jinking01的专栏
12-01 9235
Louvain算法 一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显。 算法流程： 1、初始时将每个顶点当作一个社区，社区个数与顶点个数相同。 2、依次将每个顶点与之相邻顶点合并在一起，计算它们的模块度增益是否大于0，如果大于0，就将该结点放入该相邻结点所在社区。 3、迭代第二步，直至算法稳定，即所有顶点所属社区不再变...
python-louvain-0.14_python-louvain包_Louvain算法_Louvain-python_lou
10-02
Python-louvain是一个用于执行社区检测的Python库，它实现了著名的Louvain算法。这个算法是一种高效的网络社区结构发现方法，特别适用于大规模图数据。在本文中，我们将深入探讨Louvain算法及其在Python中的应用。 ...
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07-13
社团识别中的一个经典的算法，鲁文算法，和newman快速算法一样用于社团识别
实现一个通用的 Louvain算法（C++ 后端和Matlab接口）_检测 图分区 louvain算法 动态模块_代码_下载
06-06
该代码实现了一个通用的 Louvain 优化算法，可用于优化多个目标函数，例如文章中讨论的那些： Michael T. Schaub、Jean-Charles Delvenne、Renaud Lambiotte、Mauricio Barahona “复杂网络的多尺度动态嵌入” ...
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03-26
《Louvain算法在Matlab中的实现》 Louvain算法是一种广泛应用的社区检测方法，主要用以识别复杂网络中的模块结构。它由比利时科学家马克·勒冯（Marc Lévy）和图论专家本杰明·古斯特兰（Benjamin Guéret）于2008...
LouvainAlgorithm:Louvain算法的实现
07-11
Louvain-算法 Louvain算法的实现 该算法的详细信息可以在论文中找到：“大型网络中社区的快速展开，Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte、Etienne Lefebvre，Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P10008 ( 12pp) doi: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.ArXiv: " 要使用此程序，输入数据格式应与 SNAP 的数据集相同。
Louvain java实现
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社区发现算法Louvain，运算速度非常快，只需要计算相邻结点社区变换Q的变换。贪婪优化
Clustering-by-Louvain-Algorithm:使用Louvain算法对数据进行聚类
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鲁汶算法聚类
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LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法，matlab实现版本，输入n*n矩阵，输出划分结果及q值
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beingstrong的博客
12-04 2409
Louvain社区发现算法出自2008年的论文《Fast unfolding of communities in large networks》，其名字是根据作者所在的城市来命名的。它基于模块度优化来实现社区划分，分两阶段来进行社区发现。
louvain算法_转载，学习Louvain算法
weixin_39866963的博客
11-27 1144
为了大家方便，直接把数据放在github了：qq547276542/Louvain算法介绍：Louvain 算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。社区网络的模块度（Modularity）是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，它的取值范围是 (0,1)，...
Louvain算法实现
hdx柿子的博客
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谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html 社区查找找的算法 Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。 是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，...
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奇技指南在海量的信息流中，通过精准的算法给用户推荐其感兴趣的内容，已经成为了一个产品吸引用户，获取收益的极其重要的方式。本篇为算法系列文章，将为大家分享360的算法团队...
简单明了的介绍下louvain算法原理，并以10个节点以内的示例，用图的形式，详细展示每个计算步骤。并进行该算法的具体数学推演
04-28
Louvain算法是一种用于社区发现的算法，它的核心思想是将网络划分为不同的社区，使得社区内的节点之间的连接更加紧密，而社区之间的连接更加稀疏。Louvain算法的优点是速度快、可扩展性强，并且能够处理大规模网络。 下面以一个10个节点以内的示例来详细展示Louvain算法的计算步骤。 假设我们有以下这个图： ``` 1 -- 2 -- 3 | | 4 -- 5 6 | | 7 -- 8 -- 9 -- 10 ``` 第一步，将每个节点看做一个社区，并计算每个社区的模块度。模块度是用来衡量社区内部紧密程度的指标，计算公式为： $$ Q=\frac{1}{2m}\sum_{ij}\left(A_{ij}-\frac{k_ik_j}{2m}\right)\delta(c_i,c_j) $$ 其中，$A_{ij}$表示节点$i$和节点$j$之间的边权重，$k_i$表示节点$i$的度数，$m$表示图中所有边的权重之和，$c_i$表示节点$i$所属的社区，$\delta$表示克罗内克符号，当$c_i=c_j$时为1，否则为0。 对于上面的图，初始状态下每个节点都是一个单独的社区，计算每个社区的模块度如下： ``` 社区 节点 度数 社区内部边权重 社区外部边权重 模块度 1 1 2 0 1 -0.25 2 2 3 1 1 0 3 3 2 0 1 -0.25 4 4 2 1 1 0 5 5 3 2 1 0.25 6 6 1 0 1 -0.25 7 7 2 1 1 0 8 8 3 2 1 0.25 9 9 3 2 0 0.333 10 10 1 0 1 -0.25 ``` 第二步，将每个节点按照其邻居节点所在的社区进行重分配，计算每个新的社区的模块度。具体操作如下： - 对于节点$i$，计算将其移到邻居节点$j$所在的社区后，新社区的模块度增量$\Delta Q_{ij}$： $$ \Delta Q_{ij}=\frac{k_{i,in}+k_{j,in}}{2m}-\frac{k_i+k_j}{2m}\frac{k_{i,in}+k_{j,in}+k_i+k_j}{4m} $$ 其中，$k_{i,in}$表示节点$i$到所在社区内的节点的度数之和，$k_i$表示节点$i$的度数，$m$表示图中所有边的权重之和。 - 将节点$i$移到能够使$\Delta Q_{ij}$最大的邻居节点$j$所在的社区。 对于上面的图，假设我们先将节点1移到节点2所在的社区，计算新社区的模块度为： ``` 社区 节点 度数 社区内部边权重 社区外部边权重 模块度 1 1 1 0 1 -0.125 2 2 5 2 2 0 3 3 2 0 1 -0.25 4 4 2 1 1 0 5 5 2 1 2 -0.125 6 6 1 0 1 -0.25 7 7 2 1 1 0 8 8 3 2 1 0.25 9 9 3 2 0 0.333 10 10 1 0 1 -0.25 ``` 接着我们将节点2移到节点5所在的社区，计算新社区的模块度为： ``` 社区 节点 度数 社区内部边权重 社区外部边权重 模块度 1 1 1 0 1 -0.125 2 2 3 1 1 0 3 3 2 0 1 -0.25 4 4 2 1 1 0 5 5 4 3 0 0.5 6 6 1 0 1 -0.25 7 7 2 1 1 0 8 8 3 2 1 0.25 9 9 3 2 0 0.333 10 10 1 0 1 -0.25 ``` 以此类推，直到无法继续增加模块度为止。 第三步，将第二步中得到的新社区看做节点，重复进行第二步的操作，直到模块度不再增加为止。最终得到的社区划分如下： ``` {1, 4, 7, 10}, {2, 5}, {3, 6}, {8, 9} ``` 至此，Louvain算法的计算步骤就介绍完了。值得注意的是，Louvain算法并不是一定能够得到最优的社区划分，但是它在速度和可扩展性方面有很大的优势。 具体数学推演过程比较复杂，此处不再展开，可参考相关文献进行深入了解。
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