谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。
谢谢平台提供-http://bjbsair.com/2020-04-13/tech-info/65263.html

社区查找找的算法

Louvain是一种无监督算法（执行前不需要输入社区数量或社区大小），分为两个阶段：模块化优化和社区聚集[1]。 第一步完成后，接下来是第二步。 两者都将执行，直到网络中没有更多更改并实现最大的模块化为止。

是邻接矩阵representing的权重的邻接矩阵条目，= ∑是节点the的程度，是其所属的族，如果，函数（，）为1。 =，否则为0。 = 1 ∑ 2是图形中所有边缘的权重之和。

模块化优化

Louvain将在模块化优化中随机排序网络中的所有节点。 然后，它将逐个删除并在不同的社区中插入每个节点直到验证模块化（输入参数）没有显着增加：

设为inside中链接的权重之和，为中节点的所有链接的权重之和，incident入射节点的所有链接的权重之和，，权重之和 从节点到社区中的节点的链接的总和是图中所有边的权重的总和。

进一步提高算法性能的一种方法是简化（2）并计算∆而不是完整表达式：

尽管需要为每个试验社区计算，和Σ，但k/（2m）特定于要分析的节点。 这样，仅当在模块化优化中考虑其他节点时才重新计算后一个表达式。

社区聚集

完成第一步后，属于同一社区的所有节点都将合并为一个巨型节点。 连接巨型节点的链接是先前连接相同社区的节点的总和。 此步骤还生成自循环，该自循环是给定社区内所有链接的总和，然后分解为一个节点（图1）。

Figure 1 Sequence of steps followed by Louvain algorithm. Adapted from [1].

因此，通过在第一遍之后对社区的社区进行聚类，它就固有地考虑了网络中是否存在分层组织。 算法1中的伪代码。

参考

[1] V. D. Blondl，J.-L。 Guillaume，R。Lambiotte和E. Lefebvre，“大型网络中社区的快速发展”，J。Stat。 机甲。 （2008）P10008，第 2008年12月12日。

Louvain算法实现相关推荐

  1. louvain算法_单细胞聚类（四）图解Leiden算法对Louvain算法的优化

    Louvain算法是目前单细胞分析中最常用的聚类算法[1],Seurat/Scanpy/RaceID等单细胞分析工具都默认louvain算法.6天前HumanCell Atlas(HCA)团队发表在N ...

  2. 社区发现不得不了解的库，包含Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法，还具有可视化功能

    熟知社区发现算法,你不能错过这个 Python 库.它涵盖 Louvain 算法.Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法,还具有可视化功能. 网络是由一些紧密相连的节点组成的,并且根据不同 ...

  3. 单细胞算法-聚类-louvain算法

    单细胞算法-聚类-louvain算法 什么是Louvain算法 Louvain算法是利用度量社区模块度进行聚类的一个算法. 关于模块度的介绍: link 关于louvain算法的介绍: https:/ ...

  4. Louvain 算法

    Louvain 算法 简介 Louvain 算法是一种基于贪心的社群发现算法,其主要思想是将节点不断地聚合成社区(community),并最大化社区内部的连通性以及社区之间的连接弱化.该算法的特点在于 ...

  5. Community detection｜模块度含义理解｜Louvain算法

    文章目录 Community detection:团伙挖掘/社团发现 Modularity:模块度 模块度增益 Louvain算法 Community detection:团伙挖掘/社团发现 利用图拓 ...

  6. ‘ network communites’（网络社区）（二）（louvain算法实现）

    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:louva ...

  7. 图算法（十三）：Louvain算法【适用场景：用于社团发掘、层次化聚类等场景】【基于模块度的社区发现算法，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度】

    一.概述 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区网络的模块度. 适用场景:Louvain算法适用于社团发 ...

  8. louvain算法python_复杂网络任务6：Louvain社区发现算法的原理、细节和实现,作业,六,以及...

    Δ Q = [ ∑ i n 2 ∗ m + k i , i n 2 ∗ m − ( ∑ t o t 2 ∗ m ) 2 − ( 2 ∗ ∑ t o t ∗ k i 4 ∗ m 2 ) − ( k i ...

  9. 社区发现算法原理与louvain源码解析

    前言 社区发现(community detection),或者社区切分,是一类图聚类算法,它主要作用是将图数据划分为不同的社区,社区内的节点都是连接紧密或者相似的,而社区与社区之间的节点连接则是稀疏的 ...

  10. Louvain 社团发现算法学习（我的java实现+数据用例）

    为了大家方便,直接把数据放在github了: https://github.com/qq547276542/Louvain 算法介绍: Louvain 算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效 ...

最新文章

  1. 【机器学习入门】(1) K近邻算法：原理、实例应用（红酒分类预测）附python完整代码及数据集
  2. 终于有人把云计算、物联网和大数据讲明白了！
  3. 关于VS2005不能更改字体的问题
  4. 苹果市值破3万亿美元！仅次于德国GDP
  5. Windows Phone：如何检查WMAppManifest中的Capability属性
  6. python实体类dict to object
  7. 五子棋人机对战_原生JS+Canvas实现五子棋游戏
  8. C++——多进程并发与多线程并发
  9. 在著名出版社出版书，你也行——记录我写书出版的经历和体会
  10. 我离baidu.com有几跳
  11. cuda必须装在c盘吗_怎样把C盘的所有文件移到D盘或E盘里去？
  12. 收费企业邮箱注册后，企邮邮箱如何用foxmail转移邮件？
  13. 设备信息管理系统（C语言）
  14. 如何让自己的博客主动被搜索引擎收录
  15. cv::imread读不出图片的解决办法
  16. bzoj3159 决战 LCT
  17. 移动端UI设计750揭秘
  18. Kafka + ELK实现日志采集
  19. sql字符串截取oracle,SQL Sever和Oracle截取字符串分析
  20. 全国第四轮学科评估结果（工学-0812计算机科学与技术）

热门文章

  1. matlab两条曲线方程求交点_matlab中已知两曲线方程，怎样求两曲线交点并标注出？...
  2. outlook如何设置qq邮箱服务器,qq邮箱关联outlook
  3. 开源的仓库管理软件——Sonatype Nexus
  4. 怎么一键重装系统？装机大师一键重装图文教程
  5. 华硕B365能装服务器系统吗,原生支持Win7，大师级B365主板来了！ 华硕PRIME B365M-A主板深度体验-华硕主板bios设置图解...
  6. android开发下载文件损坏解决方法,Android中已下载的.apk文件已损坏
  7. 计算机中丢失amtlib.dll如何办,amtlib.dll文件找不到怎么办-amtlib.dll文件找不到的解决办法...
  8. wps计算机打印双面输出,WPS轻松办公—-文档双面打印的两种方法
  9. modbus-tcp协议通过Java代码获取从机数据
  10. centos 安装 libiconv