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針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)劃分過程復(fù)雜、準(zhǔn)確性差的問題，定義了節(jié)點全局和局部相似性衡量指標(biāo)，并構(gòu)建節(jié)點的相似性矩陣，提出一種基于節(jié)點相似性度量的社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分算法。其基本思路是將節(jié)點（或社團(tuán)）按相似性合并條件劃分到同一個社團(tuán)中，如果合并后的節(jié)點（或社團(tuán)）仍然滿足相似性合并條件，則繼續(xù)合并，直到所有節(jié)點都得到準(zhǔn)確的社團(tuán)劃分。實驗結(jié)果表明，所提算法能成功正確地劃分出真實網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，性能比標(biāo)簽傳播算法（ LPA）、GN（ Girvan-Newman）、CNM（Clauset-Newman-Moore）等算法優(yōu)秀，能有效提高結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性。
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