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詳細解釋見： www.cnblogs.com/fengfenggirl
Louvain算法其實是基於層次聚類的，圖聚類。層次聚類依據是類間距更大，Louvain算法圖聚類依據是模塊度（公式在下方）。
Louvain算法包括兩個階段，迭代這兩個階段。
1不斷地遍歷網絡中的結點，假設每個節點為1個社區，N個節點，初始化N個社區，嘗試將單個結點加入能夠使模塊度提升最大的社區中，直到所有結點都不再變化。
模塊度提升的定義如下：
前項代表的意思為結點加入鄰居社區后，社區內內所有邊
后項代表着結點加入鄰居社區后，社區所有邊（包括內部邊，以及連接外部的邊）
目的是變化后希望子社區內邊，外邊少，即更聚集。
但是為什么后項要所有邊呢？因為后項帶了懲罰項的意思，沒有懲罰項的話把所有都分成一個社區都分成一起就最大了。
2它處理第一階段的結果，將一個個小的社區歸並為一個超結點來重新構造網絡。它的執行流程如圖所示：
迭代這兩個步驟直至算法穩定（所有子社區模塊度相加值不變）。
前項代表的意思為子社區內所有邊，后項代表着子社區社區所有邊（包括內部邊，以及連接外部的邊）。
模塊度就是希望子社區內邊，外邊少，即更聚集。