聂世民 杜彦辉 芦天亮

摘 要：社区发现能帮助人们了解社交网络的结构特性及隐藏信息。局部社区发现算法不需要网络的整体信息，以局部结构信息为基础，可以快速找到目标节点所在的局部社区，提高了效率，因而受到学者们的青睐。按算法基本思想，现有局部社区发现算法可分为标签传播类算法、局部扩张算法等。对部分局部社区发现领域的研究成果进行总结，分析它们的优缺点，并提出未来局部社区发现算法研究方向。

关键词：社交网络;局部社区发现;评价指标;移动互联网

DOI：10. 11907/rjdk. 191832 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2020）005-0271-05

0 引言

随着互联网和计算机科学的发展，越来越多的人加入社交网络。人们在社交媒体上相互交流，表达自己的观点，形成了复杂的网络关系。社区发现对于揭示社交网络结构、挖掘人们观点、分析信息传播、把握和监测公众情绪具有重要意义[1]。近年来，随着社区发现成为社会网络分析的一个重要领域，科研人员和学者提出了多种多样的社区发现方法。因此，不论从其研究价值还是实用价值角度讲，研究社区发现问题都具有重要意义。

1 相关定义

1.1 社交网络

现实世界中有很多种网络，社交网络作为一种典型的网络，发展迅速。Wang[2]将网络定义为：“网络是一组具有特定内容和实体间关系的实体”;WOLFE[3]将社交网络定义为一种由实体和实体之间关系构成的网络，实体之间可以相互作用。社交网络是虚拟世界中真实世界的延伸，有许多典型的社交网络，如Facebook、Twitter、QQ、微信、微博、贴吧等，其特征、变化和社区结构反映了现实世界的运作方式，越来越多的专家学者致力于社交网络研究。……