Louvain算法是一种用于社区发现的图聚类算法，它的目标是最大化整个图的模块度（Modularity）。

模块度是一种衡量图中社区结构强度的指标，它考虑了社区内节点的连接密度与随机情况下的连接密度之差。Louvain算法通过迭代地合并节点和社区，来逐步优化模块度。

具体来说，Louvain算法的步骤如下： 1. 初始化：将每个节点视为一个独立的社区。 2. 第一阶段：对于每个节点，计算将其移动到相邻社区后模块度的增益。如果移动能带来模块度的增加，则将该节点移动到相应的社区。重复这个过程，直到所有节点的社区归属不再改变。 3. 第二阶段：将第一阶段形成的社区压缩为新的节点，构建一个新的图，其中新节点之间的边权重为原来两个社区之间的边权重之和。 4. 重复步骤2和3，直到整个图的模块度不再增加。

Louvain算法的优点是速度快、效果好，能够在大规模图上有效地发现社区结构。它在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域有广泛的应用。