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为提高签名网络社区发现效果,解决其评估指标存在的数据耦合和依赖性,造成网络社区单指标优化存在较大局限性的问题,提出了基于位置修复和粒子置换的FSUD-PSO(fastsortinganduniformdensityofmulti-objectiveparticleswarmoptimization)签名网络社区发现算法。首先,对签名网络模型进行研究,并在考虑数据耦合和依赖性前提下给出签名网络社区评价指标,以及多目标Pareto最优目标模型;其次,构建签名网络模型的多目标优化粒子编码与更新规则,并根据签名网