对于相同的数据，algo.louvain.stream返回不同的结果

是因为算法louvain.stream是一种基于模块度的社区发现算法，它通过最大化网络中节点的模块度来划分社区。模块度是一种度量网络中社区结构的指标，它衡量了网络内部节点之间连接的紧密程度与社区之间连接的稀疏程度。

算法louvain.stream的特点是可以处理大规模网络，并且可以在动态网络中进行增量计算。它采用了一种流式计算的方式，将网络划分为多个子图，并在每个子图上进行社区发现。由于算法的随机性质，对于相同的数据，每次运行算法可能会得到不同的结果。

这种随机性是由算法的初始条件和迭代过程中的随机性所导致的。算法louvain.stream使用了一种贪心策略，在每次迭代中选择最大化模块度增益的节点进行社区划分，但是在选择节点时可能存在多个节点具有相同的模块度增益，因此会随机选择其中一个节点进行划分。

对于相同的数据，不同的初始条件和随机选择可能会导致算法得到不同的结果。这种随机性可以增加算法的多样性，但也可能导致结果的不稳定性。为了得到稳定的结果，可以多次运行算法并取多次运行结果的平均值或选择模块度最大的结果作为最终结果。

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