Louvain算法实现
謝謝平臺提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html
社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
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是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
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Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
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因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
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因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
參考
[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
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社區查找找的算法
Louvain是一種無監督算法（執行前不需要輸入社區數量或社區大小），分為兩個階段：模塊化優化和社區聚集[1]。 第一步完成后，接下來是第二步。 兩者都將執行，直到網絡中沒有更多更改并實現最大的模塊化為止。
是鄰接矩陣representing的權重的鄰接矩陣條目，= ∑是節點the的程度，是其所屬的族，如果，函數（，）為1。 =，否則為0。 = 1 ∑ 2是圖形中所有邊緣的權重之和。
模塊化優化
Louvain將在模塊化優化中隨機排序網絡中的所有節點。 然后，它將逐個刪除并在不同的社區中插入每個節點直到驗證模塊化（輸入參數）沒有顯著增加：
設為inside中鏈接的權重之和，為中節點的所有鏈接的權重之和，incident入射節點的所有鏈接的權重之和，，權重之和 從節點到社區中的節點的鏈接的總和是圖中所有邊的權重的總和。
進一步提高算法性能的一種方法是簡化（2）并計算?而不是完整表達式：
盡管需要為每個試驗社區計算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的節點。 這樣，僅當在模塊化優化中考慮其他節點時才重新計算后一個表達式。
社區聚集
完成第一步后，屬于同一社區的所有節點都將合并為一個巨型節點。 連接巨型節點的鏈接是先前連接相同社區的節點的總和。 此步驟還生成自循環，該自循環是給定社區內所有鏈接的總和，然后分解為一個節點（圖1）。
Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].
因此，通過在第一遍之后對社區的社區進行聚類，它就固有地考慮了網絡中是否存在分層組織。 算法1中的偽代碼。
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[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型網絡中社區的快速發展”，J。Stat。 機甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Louvain算法实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
