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随着社交网络的快速发展,出现成员属于多个社区的现象。现有大多数算法研究重点为重叠社区（如LFM）,其中对于高度重叠的社区发现研究依然是弱点。在LFM算法的基础上,提出极大团作为种子,自适应更新局部扩充质量优化函数参数α,并将扩充过程进行并行化的一种新型方法。经过理论证明和在人造数据图以及真实网络上试验,相比LFM,该算法在准确性和效率上均有较大提高。