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提出了一种重叠社区发现的启发式算法。该算法基于局部贡献度的思想，以度最大的节点作为初始社区，逐步把对社区贡献最大的邻节点加入社区；同时考虑了社区的重叠性，若存在对多个社区贡献都很大的边界节点，则把边界节点同时加入到这些社区中。最后利用重叠系数对所划分的社区进行调整，使社区结构更加合理。对两个经典的社会网络Zachary和American College Football进行了实验测试，实验结果表明：该算法能快速准确地划分出社区，并能挖掘出社区间的边界节点。