基于网络节点的邻居节点相异性和朴素的划分思想,提出了一种社团发现新算法。算法通过循环迭代移除网络中相异性最高的边获得新的社团结构,同时计算出社团结构的模块度。进而,寻求划分后网络模块度的最大值,得到社团结构的划分结果与最优社团数量。对计算机模拟网络和一些真实网络进行社团发现,结果表明,该算法能够有效地发现复杂网络的社团结构,且具有较高的模块度。
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