1、近年來，隨著信息技術的飛速發(fā)展，科學家和學者們對復雜網(wǎng)絡的研究產(chǎn)生了濃厚的興趣，相繼提出了復雜網(wǎng)絡的多種結(jié)構(gòu)特性。而社團結(jié)構(gòu)是復雜網(wǎng)絡普遍具有的一個重要結(jié)構(gòu)特性。然而現(xiàn)實復雜網(wǎng)絡中不僅存在著重疊的社團特性，且具有多種類型的節(jié)點。因此在大規(guī)模復雜網(wǎng)絡中準確地探索社團結(jié)構(gòu)成為了一項基本而又重要的工作。本文根據(jù)復雜網(wǎng)絡中節(jié)點間連邊的緊密程度進行社團結(jié)構(gòu)探索研究，主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)提出了一種基于聚類閾值的重疊社團結(jié)構(gòu)探

2、索算法。首先介紹了極大完全子圖的特點，又提出子圖間聚類系數(shù)的概念。該算法首先從復雜網(wǎng)絡中抽取出極大完全子圖，然后計算相鄰極大完全子圖之間的聚類系數(shù)，再通過聚類閾值的設定合并極大完全子圖，最后得到重疊的社團結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，基于聚類閾值的重疊社團結(jié)構(gòu)探索算法可以更加快速地探索到更合理的社團結(jié)構(gòu)。
　　(2)提出了一種基于聚合度的重疊社團結(jié)構(gòu)探索算法。本算法給出了鏈接節(jié)點、孤立節(jié)點、聚合度等概念。算法首先從復雜網(wǎng)絡中抽取出極大完全子

3、圖和一些孤立節(jié)點，再根據(jù)聚合度函數(shù)計算節(jié)點與極大完全子圖之間的聚合度、兩個極大完全子圖之間的聚合度，根據(jù)給出的規(guī)則合并極大完全子圖，判斷鏈接節(jié)點、重疊節(jié)點和孤立節(jié)點的歸屬問題。實驗結(jié)果表明，本算法不需要依賴極大完全子圖的大小，就能夠快速地探索到重疊社團結(jié)構(gòu)，并且能夠探索到具有特殊性質(zhì)的一些節(jié)點。
　　(3)通過初始部分二分子圖和二分聚合度相結(jié)合的方法，提出了一種在原始二分網(wǎng)絡中直接探索重疊二分社團結(jié)構(gòu)的算法，實驗結(jié)果表明，該算法能