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社區發現是個性化推薦、群體特征歸集、社會網絡分析等領域研究的基礎與核心，而現有社區發現算法在處理日益復雜的社會網絡時，存在準確性不高、收斂速度慢、模塊度分率受限等問題。為此，將差分進化和模塊密度思想引入社區發現中，提出了一種結合改進差分進化和模塊密度的社區發現算法。該算法首先調整差分進化的變異策略和參數，再將模塊密度作為適應度函數以克服模塊度分辨率限制;然后根據社區結構進行修正操作，以提高種群中的個體質量，加快全局收斂速度。在計算機生成網絡數據集及5個具有代表性的真實世界網絡數據集上，與多個應用較為廣泛的社區發現算法進行對比實驗。實驗結果表明所提算法具有更高的準確性和更優的收斂性能。
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