一种基于聚集系数的社区发现算法

　　社区划分一直是复杂网络研究中的一个热门话题，社区的快速准确划分为研究复杂网络的性质提供了良好的基础。传统的社区发现方法都是在全局复杂网络的基础上进行社区划分，随着网络中节点的增加，网络规模的变大，社区发现变得更为复杂。提出了一种局部社区发现算法，该算法无需知道整个复杂网络的全部信息，只需从一个待求节点出发，考察其与邻接节点的紧密程度，逐步将邻接点添加到社区中，得到该节点所在的社区结构。同时，该算法还可实现全局网络的社区发现。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络进行社区发现，实验结果表明了该算法的准确性与可行性。