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社區(qū)檢測已經(jīng)成為了了解復雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)動態(tài)的一個重要途徑。針對傳統(tǒng)的節(jié)點聚類和鏈接聚類在發(fā)現(xiàn)重疊社區(qū)方面存在的兩種固有缺陷，即參數(shù)依賴和結(jié)果不穩(wěn)定，文中提出了一種基于中心團的局部擴展改進算法CLEM，用于檢測重疊社區(qū)。該算法通過選取中心團為核心種子，并在種子擴展過程中懲罰被多次刪除的節(jié)點，改善所得結(jié)果的穩(wěn)定性;通過選取不依賴參數(shù)的適應(yīng)度函數(shù)，改進其迭代計算過程，避免了適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)限制，并降低了計算復雜度。在合成網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)上測試的結(jié)果表明，與已有算法相比，所提算法在計算時間和準確度上均有很好的表現(xiàn)。
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