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复杂网络的社团挖掘算法是近几年数据挖掘领域新兴起的一个热点课题。传统的智能优化算法虽然在社团挖掘方面有较好的效果，但其执行效率低，适用范围窄；而已有的启发式算法虽然在社团挖掘效率方面的优势比较明显，但相比于智能优化算法，其普适性仍未得到改善。为综合提高社团划分算法的效率，通过对材料科学领域的松密度的概念进行调研，结合复杂网络的特有属性，提出一种基于节点松密度的社团挖掘算法。实验结果表明，相比于其他算法，该算法在时间和精度上都有较为显著的优势。