1、對于任何包含大量個體單元的復(fù)雜系統(tǒng)來說，我們都可以將其看作復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來研究，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)具有小世界、無標度和社團結(jié)構(gòu)等諸多特征。社團結(jié)構(gòu)主要刻畫了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的相互關(guān)系，社團結(jié)構(gòu)具有處于社團內(nèi)部的節(jié)點聯(lián)系較為緊密，處于社團之間的節(jié)點聯(lián)系較為稀疏的顯著特點，深入了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)有助于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中潛藏著的規(guī)律和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的行為。
　　本文依據(jù)優(yōu)化、啟發(fā)式和相似度等不同的策略對常用社團劃分算法進行了分類，并對其中的典型代表算法進行了詳細

2、的研究分析。針對相似度算法中存在的問題，本文提出了基于相似度的三元社團合并算法(Ternary Community Merging Algorithm based on Similarity，STCMA)。然后，本文將三元社團的概念應(yīng)用于傳統(tǒng)標簽傳播算法(Label PropagationAlgorithm，LPA)，進一步提出了基于三元社團的LPA算法(Label Propagation Algorithm based onTerna

3、ry Community，TCLPA)。
　　(1)基于相似度的三元社團合并算法
　　為解決在使用相似度判別哪些節(jié)點應(yīng)該被放入同一個社團時可能出現(xiàn)的沖突問題，該算法構(gòu)建了三元社團，并將三元社團作為網(wǎng)絡(luò)中社團合并的基本元素。該算法通過引入三元社團，有效地增強了社團內(nèi)部節(jié)點之間連接的緊密程度，更加清晰的凸顯了網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)。該算法的時間復(fù)雜度為?O tm2 n?，其中n代表網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)目，m代表連邊數(shù)目，t代表節(jié)點相似度閾值

4、更新的次數(shù)，該算法的提出能夠較好的均衡時間復(fù)雜度與正確劃分率兩者之間的關(guān)系。
　　(2)基于三元社團的LPA算法
　　針對傳統(tǒng)LPA算法中存在的兩大不確定問題，一是在對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的標簽信息進行更改時其節(jié)點更新順序的不確定問題；二是在鄰居節(jié)點集合中具有節(jié)點數(shù)目最多的標簽信息類型不惟一時從中選取標簽信息的不確定問題，該算法在三元社團的基礎(chǔ)上構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)的初始核心社團，然后結(jié)合局部最優(yōu)規(guī)則和深度計算規(guī)則計算網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的標簽依賴度