Louvain 算法

Louvain 算法是一种用于社区发现的图分区算法。该算法的目标是最大化社区内的连接强度并最小化社区之间的连接强度。算法的基本思想是通过不断迭代的方式将节点划分到不同的社区中，直到达到一个稳定状态为止。

算法的具体步骤如下：

1. 初始化：将每个节点视为一个独立的社区。

2. 迭代优化：对每个节点，遍历其邻居节点，计算将该节点移动到邻居节点所在社区时的模块度增益。选择模块度增益最大的移动，并将节点移动到对应的邻居节点所在社区。

3. 合并社区：将所有节点移动完毕后，将每个社区合并为一个超级节点，构建超级节点之间的新图。重复步骤2，直到没有进一步的模块度增益为止。

4. 输出结果：输出最终得到的社区划分。

Louvain 算法具有高效性和可扩展性，适用于大规模网络的社区发现。它已经在许多领域得到广泛应用，例如社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。