1、現(xiàn)今復雜網(wǎng)絡中的社團檢測問題吸引了各個領域學者的廣泛關注，如何精確的檢測出網(wǎng)絡中的社團結構是該領域研究的主要問題。對于社團結構不明顯的網(wǎng)絡，如今的社團檢測算法大都難以得到令人滿意的社團劃分。其原因是當網(wǎng)絡中的社團結構不明顯時，社團內(nèi)邊的數(shù)目與社團間邊的數(shù)目的差異性變小，社團的獨立性變?nèi)?。本文針對這種情況，提出了基于局部團加邊刪邊的社團檢測算法和基于中心節(jié)點鏈路預測的社團檢測算法。
　　本文主要研究工作總結如下:
　　(1)當

2、今存在的大部分社團檢測算法社團結構明顯的網(wǎng)絡中，大都能表現(xiàn)出較高的精度。但當網(wǎng)絡的社團結構不明顯時，社團檢測算法性能都出現(xiàn)了急劇下降的問題。針對上述問題，本文提出了一種基于局部團加邊刪邊的社團檢測算法，簡稱CSE。CSE算法通過找到網(wǎng)絡中的局部社團，來得到更完整的社團信息，在局部團之間按照一定的策略加入或者刪除一些邊，使得社團內(nèi)的邊增加，社團間的邊減少，讓網(wǎng)絡的社團結構比原始網(wǎng)絡的社團結構變得更加明顯，在一定程度上強化了網(wǎng)絡的社團結構。

3、通過實驗驗證，CSE算法在計算機生成數(shù)據(jù)和真實網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)出了較高的性能。
　　(2)鏈路預測算法作為復雜網(wǎng)絡研究的分支，其主要是預測網(wǎng)絡中存在但未被發(fā)現(xiàn)的連邊，以及未來可能出現(xiàn)的連邊。鏈路預測具備改變網(wǎng)絡結構的特性。由于鏈路預測算法預測得到的連邊并不一定是社團內(nèi)的邊，也有可能是社團間的邊?；诖?，本文提出基于中心節(jié)點鏈路預測的社團檢測算法，簡稱CLPE算法。CLPE算法根據(jù)網(wǎng)絡的中心節(jié)點來縮小鏈路預測的范圍，并且提出了一種更