Louvain算法

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:
1. 首先将每个节点看作一个社区
2. 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
3. 从一个社区中的一个节点开始，枚举与其相邻的社区,
4. 计算将节点移动到相邻社区中会对模块度产生的影响，
5. 如果移动能够使模块度增加，则将节点移动到相邻社区中, 重复上述步骤，直到没有更优的移动
6. 直到没有更优的移动，算法终止

Louvain算法是一种很常用社区发现算法, 用来找出网络结构中的社区, 主要应用在社交网络中，可以用来找到社交网络用户之间的关系, 帮助我们对社交