本资源收录了关于多层网络的模块度最大化问题的（multiplex modularity maximization，mmm）genlouvain贪婪算法，pmm算法与自编谱方法，并收录了一些常用的多层网络数据（包括实际数据与合成数据），并附上了算法在这些数据上的运行结果。特别地，对于合成数据，还提供了nmi与ari评价指标的代码

matlab分时代码GenLouvain版本2.2 2019年7月发行 请引用此代码，例如Lucas GS Jeub，Marya Bazzi，Inderjit S. Jutla和Peter J. Mucha， “在MATLAB中实现的用于社区检测的通用Louvain方法，” （2011-2019年）。 内容： 该软件包包含主要的genlouvain.m文件，该文件调用许多实现为mex函数的子例程。 mex文件的源代码包含在“ MEX_SRC”目录中。 专用目录中包含针对64位Mac，Windows和Linux系统的预编译可执行文件。 它还包括genlouvain ，它通过可选的后处理将genlouvain iterated_genlouvain.m地应用于上genlouvain运行的输出分区。 “ HelperFunctions”目录中包含用于计算模块化矩阵和后处理分区的函数。 后处理功能使用Markus Buehren的代码（包含在“ Assignment”目录中，可在处找到）来解决最佳分配问题。 安装说明： 确保“ GenLouvain”文件夹及其所有子文件夹在MATLAB路径中，