louvain算法代码python

Louvain算法是一种社团检测算法，可以将网络中的节点划分为不同的社团。以下是Louvain算法的Python实现代码：

<<引用>>

该代码实现了KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法、InfoMap算法等社团划分算法，其中包括了Louvain算法的实现。

Louvain算法的实现主要包括以下步骤：

1. 为网络中的每个节点分配一个社团；
2. 算法初始化；
3. 第一阶段循环；
4. 第二个阶段；
5. 获得社团；
6. 两个阶段进行循环；
7. 主函数进行调用运行；
8. 整体代码。

在算法初始化阶段，每个节点具有属性：vid（节点编号）、cid（社团编号）、k_in（节点自环个数）。算法的核心是通过最大化模块度来不断优化社团划分。

相关问题

Louvain算法 Python代码

以下是使用Python实现Louvain算法的示例代码：

import networkx as nx
import community

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 4)
G.add_edge(4, 5)

# 运行Louvain算法
partition = community.best_partition(G)

# 输出每个节点所属的社区
print(partition)

在代码中，我们首先使用`networkx`库创建一个无向图`G`，然后添加边。接着，我们使用`community`库中的`best_partition`函数运行Louvain算法，并将结果存储在`partition`变量中。最后，我们输出每个节点所属的社区。

louvain算法python

Louvain算法，也称为Modularity Optimization Algorithm，是一种用于社区检测的算法。Python中可以使用networkx库来实现Louvain算法。

以下是使用networkx库实现Louvain算法的代码示例：

import networkx as nx
import community

# 创建一个图
G = nx.Graph()

# 向图中添加节点和边
G.add_edges_from([(0,1),(1,2),(2,3),(3,4),(4,0),(0,5),(5,6),(6,7),(7,8),(8,5)])

# 使用Louvain算法检测社区
partition = community.best_partition(G)

# 输出每个节点所属的社区
print(partition)

运行上述代码可以得到每个节点所属的社区，输出结果如下：

{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 1}

其中，字典中的键表示节点编号，值表示该节点所属的社区编号。在上述示例中，节点0~4属于同一个社区，节点5~8属于另一个社区。