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本篇介绍一种社会网络分析算法 Louvain，Louvain 是一个基于模块度的社区发现算法，可以高效地在网络中找出群组。
社会网络分析
社会网络分析（Social network analysis, SNA）是一种使用网络和图来分析社会化结构的一种方法。可以运用于多个领域，比如社交媒体、知识网络、病毒式营销、传染病建模等等。
Louvain 算法可以在一个网络中找出群组，比如，识别社交媒体中熟人关系网络中的社交圈子、识别国际贸易关系网络中的利益联盟，等等。
Louvain 的基本原理简述
在一个网络中，存在「节点」和「边」两种元素。一个节点代表网络中的一个个体，比如社交网络中的一个人，边则表示被它连接的两个节点之间的关系，比如，连接 A 和 B 两个节点的边，表示一个社交网络中 A 和 B 是好友关系，除此之外，还可以用权重（比如表现为边的粗细）来表示两者之间关系的强弱。
Louvain 算法的目标是在一个网络中识别群组，使得：
- 同一个群组中的节点之间，边的数量和强度最大化
- 属于不同群组的边数和强度最小化
这个目标其实跟聚类算法要实现的最终目标很相似（02. 初识机器学习：k均值聚类 ）。它们的运算原理其实也很相似，需要一个初始的状态，然后通过重复执行几个步骤，不断迭代，最终达到理想的状态：
- 把每一个节点都看成一个小的群组。
- 对每一个节点执行操作：把它重新分配给能最提高模块度的群组，如果无法在提高模块度，则不进行重新分配。
- 把上一步中发现的每一个群组作为一个节点，并将之前群组之间的边合并成新的带权重的边。
- 重复第 2 步和第 3 步，直到无法再进行分配。
局限性
Louvain 的到的结果包含的一些缺陷，与聚类算法也很类似，那就是它无法找出有重叠或者嵌套关系的群组。并且，它无法识别一些规模较小但是比较重要的群组，如果需要找到这些群组，只能人为干预。
