社团划分有助于了解网络结构、分析网络特性。大多数传统的社团划分方法只关注于网络的局部信息,通过优化特定的目标函数进行社团的划分,但是这种方法往往只针对特定的网络有效,不具有普遍性。因此,论文提出了一种综合考虑网络局部信息和全局信息的算法,该算法不需要任何的关于社团的先验知识,同时在选择不同初始节点的情况下,社团及其划分结果都具有鲁棒性。通过用一些真实网络评估算法的性能,结果表明,论文算法能高效地划分复杂网络中的社团结构。
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