Louvain 算法原始论文为：《Fast unfolding of communities in large networks》。所以又被称为Fast unfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：
转载
2024-01-02 13:17:16
257阅读
# Louvain社区发现算法及其Python实现
## 引言
随着大数据时代的到来，复杂网络的研究愈发重要。复杂网络能够帮助我们理解许多现实问题，例如社交网络、互联网结构以及生物网络等。在众多网络分析方法中，社区发现是尤为重要的一个领域。社区发现的目标是将网络中的节点划分为若干个子集，使得同一个子集内的节点之间联系密切，而不同子集之间的联系则相对较弱。Louvain社区发现算法是一种高效的算
社区发现算法Louvain
Fast unfolding of communities in large networks
一、社区发现将复杂网络划分为若干个组，组内节点连接稠密，组间节点连接稀疏。这些组称为社区(Community)，将复杂网络划分为社区的过程称为社区发现(Community Detection)。二、社区发现效果度量----模块度(Modularity)模块度(modula
转载
2023-12-15 12:27:48
1956阅读
# 深入了解Python中的Louvain算法及其参数
在网络科学中，社区发现是一个重要的研究方向，其目的是为了识别网络中不同的模块或社群结构。在众多社区发现算法中，Louvain算法因其高效性和准确性而备受关注。本文将深入探讨Python中实现Louvain算法的方式，以及它的一些关键参数。
## 什么是Louvain算法？
Louvain算法是一种基于模块度优化的社区发现方法。它通过强调
因为 python代码的优雅美观且易于维护这一特点，越来越多的人选择使用 Python做web开发。而 Python的 Web框架百花齐放，目前比较流行的框架有大包大揽的 Django，小巧灵活的 Flask、 Bottle，还有性能高效的异步框架 Tornado、 sanic。这么多框架只要选择一个，阅读他的文档，就可以很轻松的搭建一个 web app，完全不需要去管他实现的原理。本
转载
2023-11-20 12:39:11
108阅读
GN模型GN模型是由Girvan和Newman提出的一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法。在近几年已成为社团结构分析的一种标准算法，他的基本思想是从网络的整体出发，不断地从网络中移除介数最大的边，从而获得最佳的社团结构。边介数定义为网络中经过每条边的最短路径的数目。GN算法的基本流程如下： （1）计算每一条边的边介数； （2）删除边界数最大的边； （3）重新计算网络中剩下的边的边阶数；
转载
2024-04-19 12:34:12
284阅读
GN算法本算法的具体内容请参考Finding and evaluating community structure in networks（Newman and Girvan）。重要概念边介数（betweenness）：网络中任意两个节点通过此边的最短路径的数目。GN算法的思想：在一个网络之中，通过社区内部的边的最短路径相对较少，而通过社区之间的边的最短路径的数目则相对较多。GN算法是一个基于删除
KL算法介绍Kernighan-Lin算法是一种试探优化的方法，其基本的思想是为网络引入一个试探函数Q，Q代表某两个准社团内部的边数减去两个准社团之间的边数的差值，然后得到使Q值最大的划分方法。首先将整个网络的节点随机的或根据网络的现有信息分为两个部分，在两个社团之间考虑所有可能的节点对，试探交换每对节点并计算交换后的ΔQ，ΔQ=Q交换后-Q交换前，记录ΔQ最大的交换节点对，并将这两个节点互换，记
转载
2024-07-28 15:04:49
103阅读
社会网络（social network）是是由许多节点构成的一种社会结构，节点通常是指个人或组织，社会网络代表各种社会关系，社会网络关注的是人们之间的互动和联系,社会互动会影响人们的社会行为。对于社交网络的分析和研究范围很广，例如在社交网络中社区发现、基于好友关系为用户推荐商品或内容、社交网络中人物影响力的计算、信息在社交网络上的传播模型、虚假信息和机器人账号的识别、基于社交网络信息对股市、大选以
原创
2021-01-01 16:34:26
10000+阅读
点赞
Louvain算法的java实现的调试
原创
2022-06-22 21:01:37
1278阅读
作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。以下是我的一个 PPT 报告，分享给大家。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。新浪微博用户对应的网络图为例，
转载
2023-07-24 17:49:35
276阅读
标签传播算法 LPA算法（Label Propagation Algorithm）是一种基于标签传播的社区发现算法，它能够在大规模网络上快速有效地发现社区结构。LPA算法的基本思想是将网络中的每个节点都初始化为一个独立的社区，然后通过迭代地传递节点标签来合并社区。具体来说，算法的流程如下：初始化：将每个节点的标签初始化为该节点自身的唯一标识符。标签传播：迭代地传递节点标签。在
转载
2024-01-03 11:35:36
126阅读
在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是：一个网络
转载
2023-11-21 17:05:58
156阅读
引言：在（一）中我们学习到了什么是‘network communites’（网络社区）及其目标函数Q的求取，接下来我们要说明的是，我们要通过怎样的算法来实现将你的网络分成若干个集群。一：louvain算法的大体介绍：我们这里用到的把网络划分成若干个集群的算法就是louvain算法。它有几个优势：（1）：louvain算法被广泛应用。（2）：它可以快速实现集群的划分。（3）：集群的结果很好。（4）：
转载
2024-05-10 17:06:00
131阅读
LouvainIntroduceLouvain算法是社区发现领域中经典的基于模块度最优化的方法，且是目前市场上最常用的社区发现算法。社区发现旨在发现图结构中存在的类簇（而非传统的向量空间）。Algorithm Theory模块度（modularity）要想理解Louvain算法需先理解模块度，模块度是衡量一个网络社区划分好坏的度量指标，可以简单理解为“给定算法得到的图中的社区划分D，社区内节点的连
转载
2023-09-08 10:02:01
549阅读
简介 louvain算法由比利时鲁汶大学的 Vincent D.Blondel 等人于 2008 年提出，因其能以较高的效率计算出令人满意的社区识别结果，是近年来最多被提及和使用的社区识别算法。
转载
2023-08-28 11:51:18
423阅读
一、社区发现概述根据图论，加权网络表示为?=(?,?,?)，未加权网络表示为?=(?,?)，其中?和?表示节点和边的集合，?分别表示?相应的权重，以连接的强度或容量为单位。在未加权的网络中，?被视为1。子图?⊆?是保留原始网络结构的图划分。子图的划分遵循预定义（pre-define）的规则，不同的规则可能会导致不同形式的子图。社区是代表真实社会现象的一种子图。换句话说，社区是一组具有共同特征的人或
转载
2023-11-25 12:15:54
0阅读
作者：Maël Fabien图(graph)近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，比如你可以通过预测潜在的连接来理解社交网络的结构、检测欺诈、理解汽车租赁服务的消费者行为或进行实时推荐。近日，数据科学家 Maël Fabien 在其博客上发布了涉及图论、图算法和图学习的系列文章《图论与图学习》。本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可在github访问：maelfabien/Machi
转载
2024-06-11 10:48:26
571阅读
社区如果一张图是对一片区域的描述的话，将这张图划分为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大，而子图之间关联性尽可能低时，这样的子图可以称之为一个社区。社区发现算法社区发现算法有很多，例如LPA，HANP，SLPA以及Louvain，不同的算法划分社区的效果不尽相同。Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社
转载
2023-09-06 16:08:26
263阅读
作者: peghoty 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。 从上述定义可以看出：社区是一个比较含糊的概念，只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是，社区是一个子图，包含顶点和边。  
转载
2023-12-05 20:43:05
0阅读
