有向图中的louvain社区检测

引用\[1\]:社区检测是一种用来揭示网络聚集行为的技术，它可以将网络中具有相同特性的节点划分为不同的社区。社区检测可以应用于有向图中，其中节点之间的连接是有方向性的。引用\[2\]:在有向图中，社区结构的评估可以使用模块度来衡量。模块度是社区内节点连边数与随机情况下的边数之差的度量方法，其取值范围在(0,1)之间。在有向图中使用Louvain方法进行社区检测可以得到较好的结果。引用\[3\]:Louvain方法是一种常用的社区检测算法，它通过最大化模块度来划分网络中的社区。该方法通过迭代的方式将节点逐步划分到不同的社区中，直到无法继续提高模块度为止。

因此，可以使用Louvain方法对有向图进行社区检测，并通过计算模块度来评估社区结构的好坏。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据挖掘之网络科学：图论，链路预测，网页排序，社区检测和聚类（graph theory；Link prediction；...](https://blog.csdn.net/qq_39297053/article/details/116889202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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