Louvain 算法的 Matlab 实现，适合做大规模网络社团检测的你。输入一个n*n 的邻接矩阵，输出社团划分结果和对应的模块度 Q 值。代码结构清晰，逻辑也不绕，用起来蛮顺手。是你用惯了 Matlab 做图或跑矩阵类的，这个真的省事。

Louvain 的社团检测是做社交网络的老招牌，像微博传播路径、微信群成员关系，用这个算法都挺合适。模块度 Q 值说白了就是衡量分组好不好的一个指标，越高社团划分越合理。

跑之前你得准备好一个邻接矩阵，记得格式要对，矩阵是对称的，表示无向图。直接塞进算法里，它就能帮你拆分网络结构，还能告诉你每个节点属于哪个社团。

代码调用挺简单，没什么花哨参数，也不用安装一堆依赖，纯净版的 Matlab 直接跑。就算你是初学网络，照着函数跑几次也能摸明白套路。

如果你之前对CPM 算法或其他社区发现方法感兴趣，可以顺手看看这个对比算法。也推荐点进去原项目Louvain 算法 Matlab 实现看看作者的，细节讲得还不错。

如果你手上正好有个社交图、通信网络、甚至是电商推荐系统的数据，不妨用它跑跑看看效果，社区结构能带来不少洞察。

哦对了，如果你想采集点真实数据配合，也可以参考这个Python 采集脚本，还挺方便的。