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目前二分网络社团检测研究处于探索阶段,评估标准和检测方法较少,模块度值具有局部性且偏差较大,检测结果不稳定。针对上述问题,提出一种基于遗传算法优化二分网络模块度的检测方法,依据节点相似度初始化染色体,通过不断改变社团个数,使用改进的遗传算法交叉、选择和变异等因子,遗传迭代获得全局模块度最大值以及对应的社团划分。仿真结果表明：能够有效检测到模块度全局最大值以及对应的社团个数和社团划分,社团划分更加精准,算法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。