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为了能够发现大规模网络中的社区结构，提出一种基于极大团发现的社区挖掘算法。引入极大团思想，通过关键节点定位关键团结构作为初始社区，并通过量化初始社区的邻居节点与该社区的相似度，判断该邻居节点是否归并到该社区，从而得到较为合理的社区结构。将改进算法与具有代表性的CPM算法在四个真实网络上进行对比实验，实验结果表明，改进算法不仅可以发现大规模网络的社区结构，而且所发现的社区结构合理性优于CPM算法，是一种有效的社会网络社区发现算法。