ai十大算法_Louvain算法

秘書長 · 发表于 2024-10-23 02:28:58

Louvain算法是一种社区检测方法，用于在复杂网络中找到紧密连接的节点组，它基于贪婪优化策略，通过不断迭代来优化社区划分的质量。

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（图片来源网络，侵删）
以下是Louvain算法的详细步骤：
1、初始化阶段：
将每个节点视为一个独立的社区；
计算每个社区的模块度（Modularity）。
2、社区划分阶段：
对于每个节点，将其与其邻居节点合并成一个新的社区；
更新新社区的模块度；
如果模块度的增量大于0，则接受新的社区划分；
如果模块度的增量小于0，则拒绝新的社区划分；
重复上述步骤直到无法进一步增加模块度。
3、优化阶段：
将每个节点重新分配到其所属的最优社区中；
更新每个社区的模块度；
如果模块度的增量大于0，则接受新的社区划分；
如果模块度的增量小于0，则拒绝新的社区划分；
重复上述步骤直到无法进一步增加模块度。
4、收敛判断：
检查所有节点是否已经分配到最优社区中；
如果所有节点都已分配到最优社区中，则算法收敛；
否则，返回第2步继续进行优化。
Louvain算法的优势在于其高效的计算速度和较好的社区划分质量，它能够发现具有高度内部连通性和低外部连通性的社区结构，Louvain算法还具有可扩展性，适用于大规模网络的分析。

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