linkurious.js实现Louvain社区发现算法

linkurious.js实现Louvain社区发现算法

原文：Community Detection · Linkurious/linkurious.js Wiki

阅读：
* 五大常用算法：分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界搞怪的小丸子新浪博客
* 数据结构——图 贪婪方法 - ZDF19的博客 - CSDN博客

Louvain社区发现算法，多整个网络进行处理，将更密集的节点连接在一起。

linkurious.js Louvain插件

形式上，社区发现的目的是在一个图中按子集划分节点，使得同一个子集，相对不同子集，节点之间有更多的边。本质上，社区组内联系紧密，组外关系疏松。在论文[1]中讨论了很多解决这个问题的算法。

Louvain是一个流行的社区发现算法，在[2]有描述。该算法通过在网络上尝试各种分组操作后，贪婪地(当前看来是最好的选择)优化模块化得分，从而在社区中分离网络。通过使用这种简单的贪婪方法，该算法在计算上非常高效。

[1] Fortunato, Santo. “Community detection in graphs.” Physics Reports 486, no. 3-5 (2010).

[2] V.D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, E. Lefebvre. “Fast unfolding of communities in large networks.” J. Stat. Mech., 2008: 1008.