图结构用于表示节点及其关系，社区发现算法识别聚集的节点集合。Louvain算法通过优化模块度划分社区，基于贪心策略迭代节点移动以提高模块度，最终形成新的图结构。尽管Louvain算法有效，但模块度的最优解仍是NP问题，存在进一步优化的空间。

Louvain是常用社区发现算法，以最大化模块度为目标划分图结构。模块度衡量社区划分质量：社区内连边越多、社区间连边越少则越高。算法分两阶段：先将每个节点视为独立社区，遍历节点计算移入邻居社区带来的模块度增益，移至增益最大处，直至无增益；再将同社区节点融合为新节点重建图，迭代至结构稳定。该算法基于贪心，平均复杂度O(nlogn)，但模块度最优求解为NP问题。