louvain算法c++实现

Louvain算法是一种用于社区发现的算法，它的主要思想是将网络中的节点划分为不同的社区，使得社区内部的连接更加紧密，而社区之间的连接更加稀疏。C++实现Louvain算法的步骤如下：

1. 定义节点和边的数据结构，可以使用邻接表或邻接矩阵来表示网络。

2. 定义一个函数来计算网络的模块度，模块度是衡量社区划分质量的指标。

3. 定义一个函数来计算节点移动后的模块度增量，即将一个节点从一个社区移动到另一个社区后，模块度的变化量。

4. 定义一个函数来实现节点的移动，即将一个节点从一个社区移动到另一个社区。

5. 定义一个函数来实现Louvain算法的迭代过程，即不断地进行节点移动，直到模块度不再增加为止。

6. 定义一个函数来输出社区划分结果。

以下是一个简单的C++实现Louvain算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 定义节点和边的数据结构
struct Node {
    int id;
    int community;
    int degree;
    vector<int> neighbors;
};

struct Edge {
    int src;
    int dst;
    int weight;
};

// 定义计算模块度的函数
double computeModularity(vector<Node>& nodes, vector<Edge>& edges) {
    double modularity = 0.0;
    int m = 0;
    for (auto& edge : edges) {
        m += edge.weight;
    }
    for (auto& node : nodes) {
        for (auto& neighbor : node.neighbors) {
            int delta = (node.community == nodes[neighbor].community) ? 1 : 0;
            modularity += (delta - (double)node.degree * nodes[neighbor].degree / (2 * m));
        }
    }
    return modularity / (2 * m);
}

// 定义计算模块度增量的函数
double computeDeltaModularity(Node& node, int community, vector<Node>& nodes, vector<Edge>& edges) {
    double deltaModularity = 0.0;
    int m = 0;
    for (auto& edge : edges) {
        m += edge.weight;
    }
    for (auto& neighbor : node.neighbors) {
        int delta = (community == nodes[neighbor].community) ? 1 : 0;
        deltaModularity += (delta - (double)nodes[neighbor].degree * node.degree / (2 * m));
    }
    return deltaModularity / (2 * m);
}

// 定义节点移动的函数
void moveNode(Node& node, int community, vector<Node>& nodes, vector<Edge>& edges) {
    double deltaModularity = computeDeltaModularity(node, community, nodes, edges);
    node.community = community;
    for (auto& neighbor : node.neighbors) {
        nodes[neighbor].degree += 2 * deltaModularity;
    }
}

// 定义Louvain算法的迭代过程
void louvain(vector<Node>& nodes, vector<Edge>& edges) {
    bool isMoved = true;
    while (isMoved) {
        isMoved = false;
        for (auto& node : nodes) {
            int bestCommunity = node.community;
            double bestDeltaModularity = 0.0;
            for (auto& neighbor : node.neighbors) {
                int community = nodes[neighbor].community;
                if (community != node.community) {
                    double deltaModularity = computeDeltaModularity(node, community, nodes, edges);
                    if (deltaModularity > bestDeltaModularity) {
                        bestDeltaModularity = deltaModularity;
                        bestCommunity = community;
                    }
                }
            }
            if (bestCommunity != node.community) {
                moveNode(node, bestCommunity, nodes, edges);
                isMoved = true;
            }
        }
    }
}

// 定义输出社区划分结果的函数
void printCommunities(vector<Node>& nodes) {
    vector<int> communities;
    for (auto& node : nodes) {
        if (find(communities.begin(), communities.end(), node.community) == communities.end()) {
            communities.push_back(node.community);
        }
    }
    for (auto& community : communities) {
        cout << "Community " << community << ": ";
        for (auto& node : nodes) {
            if (node.community == community) {
                cout << node.id << " ";
            }
        }
        cout << endl;
    }
}

int main() {
    // 构造一个简单的网络
    vector<Node> nodes = {
        {0, 0, 2, {1, 2}},
        {1, 0, 2, {0, 2}},
        {2, 0, 3, {0, 1, 3}},
        {3, 0, 2, {2, 4}},
        {4, 0, 2, {3, 5}},
        {5, 0, 2, {4}}
    };
    vector<Edge> edges = {
        {0, 1, 1},
        {0, 2, 1},
        {1, 2, 1},
        {2, 3, 1},
        {3, 4, 1},
        {4, 5, 1}
    };

    // 运行Louvain算法
    louvain(nodes, edges);

    // 输出社区划分结果
    printCommunities(nodes);

    return 0;
}