function LOUVAIN(graph G)
// 初始化
foreach node v in G do
assign v to its own community
end
// 主循环
while there is an improvement in modularity do
// 节点移动
foreach node v in G do
compute gain in modularity for moving v to each neighbor community
if moving v to a neighbor community increases modularity then
move v to the neighbor community with highest gain
end
end
// 社区合并
create a new graph G' where nodes are communities from G
foreach community c in G' do
set weight of edge (c, c') as sum of weights of edges between c and c'
end
G = G'
end
return communities
end
Louvain算法的优点包括：
高效性：Louvain算法在大规模网络上具有良好的性能。
高质量：Louvain算法通常能够发现高质量的社区结构。
可扩展性：Louvain算法可以应用于各种类型的网络，包括有向图、加权图等。
Louvain算法也存在一些缺点：
分辨率限制：Louvain算法可能无法发现小于一定规模的社区。
随机性：由于算法的贪心性质，结果可能会受到初始状态的影响。
参数选择：Louvain算法没有明确的参数选择准则，需要根据具体情况进行调整。
Louvain算法在社区检测领域被广泛应用，并且已经成为许多其他社区检测算法的基础。
