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为有效地检测复杂网络中的社团结构，对评估与发现社团的模块密度函数（即D值）进行了优化。通过模块密度函数的优化进程，展示了模块密度函数被优化到向量划分方法中的社团向量幅度最大化，并且提出了一种新的向量划分方法。在一个经典的真实世界网络中检验了该算法。实验结果暗示这种新的算法在发现复杂网络社团上是有效的。