从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互 作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理 论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不 确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为 O(m+n3/γ )~O(n2),n 为网络节点数,m 为边数,2<γ <3 为一个常数

研究重叠社区发现技术,可以将重叠社区转化为非重叠的社区发现。通过分裂结点后,使用已有的非重叠社区发现算法来进行社区划分,然后将分裂后的结点还原为源结点即可发现重叠社区。而结点是否分裂由分裂系数来衡量。使用局部的方法来计算结点的分裂系数,并分裂具有较大分裂系数的结点。实验表明此方法可以有效地发现重叠社区,并从时间复杂度上优于基于全局的方法。