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在資本市場中，根據交易者聯系的密切程度，可以劃分出眾多團體，從而產生特定的社團結構。社團結構探測是一項非常重要而具有挑戰性的工作，已經引起來自不同領域學者的廣泛關注。然而，極少有多項式時間算法能夠快速、準確地探測社團結構。基于著名的模塊化設計優化理論，用新穎的k強度關系代表兩個節點之間的耦合距離這一想法隨之產生。社團結構探測算法使用基于k強度矩陣的廣義模塊度測量。為了得到最優社團數量，一種新穎的無參數結枃得以使用，該結構使用特定轉移矩陣的特征值之差作為社團劃分邊界。最后，將此算法應用于基準網絡和實際網絡，以評估其有效性。理論分析和實證結果表明，該算法可以快速、準確地探測社團，且易于擴展至大型實際網絡。
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