neo4j louvain算法

Neo4j Louvain算法是一种用于社群发现的算法，其原理是基于模块度最大化的思想。算法通过迭代的方式将图中的节点分配到不同的社区中，使得社区内部的连接紧密，而社区之间的连接较为稀疏。具体的步骤如下：

1. 将图中的每个节点视为一个社区。
2. 对于每个节点，依次尝试将其分配到其每个邻居所在的社区，并计算分配前后的模块度变化。选择模块度变化最大的那个节点，将其加入对应的社区。
3. 重复步骤2，直到每个节点的社区归属不再变化。
4. 压缩每个社区，将其压缩成一个新的节点。压缩后的边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
5. 迭代上述步骤，直到图中的模块度不再变化。

在Neo4j中调用Louvain算法的方法是：

CALL algo.louvain(label:String, relationship:String, {参数设置}) YIELD nodes, communityCount, iterations, loadMillis, computeMillis, writeMillis

例如，在调用Louvain算法进行社群发现时，可以使用以下的Cypher查询：

CALL algo.louvain('User', 'FRIEND', {weightProperty: 'weight', defaultValue: 1.0, write: true, writeProperty: 'community', concurrency: 4}) YIELD nodes, communityCount, iterations, loadMillis, computeMillis, writeMillis

该查询将对标签为"User"，关系类型为"FRIEND"的节点进行社群发现，并将结果写入属性"community"中。

另外，还可以使用`algo.louvain.stream`方法进行Louvain算法的调用，例如：

CALL algo.louvain.stream('User', 'FRIEND') YIELD nodeId, community
RETURN algo.getNodeById(nodeId).id AS name, community

这个查询将返回每个节点的名称和它所属的社区。

总结起来，Neo4j Louvain算法是一种用于社群发现的算法，通过最大化模块度来将图中的节点划分到不同的社区中。在Neo4j中可以使用`algo.louvain`或`algo.louvain.stream`方法进行算法的调用。