🕸️ Sozialnetzwerk-Community-Detektor — Louvain live

Wie der echte Algorithmus hier abläuft

Ein synthetischer sozialer Graph wird mit einer echten Community-Wahrheit erzeugt: mehrere dichte Freundesgruppen plus eine spärliche Streuung gruppenübergreifender Kanten, ohne dem Algorithmus jemals zu verraten, welche Gruppe welche ist. Phase-1-Schritt ausführen führt einen vollständigen Durchlauf aus, bei dem jeder Knoten prüft, ob ein Wechsel zu einer benachbarten Community den größten echten Modularitätsgewinn bringt, berechnet aus ΔQ = k_i,in/m − γ·Σ_tot·k_i/(2m²). Aggregieren → nächste Ebene fasst die entdeckten Communities zu Super-Knoten zusammen (interne Kanten werden zu Selbstschleifen, gruppenübergreifende Kanten werden zu gewichteten Verbindungen), sodass die nächste Phase eine übergeordnete Struktur finden kann. Vollständigen Algorithmus ausführen automatisiert beide Phasen bis zur Konvergenz. Der angezeigte Modularitätswert wird immer direkt aus den Kanten des ursprünglichen Graphen und der aktuellen Community-Zuordnung jedes ursprünglichen Knotens neu berechnet — nie ein Platzhalterwert.