李永宁，吴 晔，张 伦

(北京师范大学 a.系统科学学院，北京 100875；b.计算传播学研究中心，广东 珠海 519085；c.新闻传播学院，北京 100875； d.艺术与传媒学院，北京 100875)

0 引言

社团结构是复杂网络的拓扑特性之一，发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题[1-2]。社团结构作为介于宏观网络和微观个体之间的中观结构，网络在社团层面所具有的特性是网络层面的特性所不能替代的，忽视社团结构可能会遗漏很多网络特征[3]。

随着复杂网络研究的发展，越来越多的领域借助网络分析的方式探究网络的结构与性能之间的关联[4-5]。早期的网络分析方法将网络观察数据进行叠加以发现静态社团结构，这种做法虽然可以识别社团特征，但是节点和边随时间变化的信息被忽略，无法发现网络结构的动态演化过程。近年来，随着大型社交网络的兴起和网络数据可得性的增强，动态社团发现及演化研究成为当前在线社会网络研究的热点。社团作为动态网络分析的重要基础结构，关注动态网络中社团发现问题及社团演化机制，在信息传播、影响力研究、网络群体事件等研究中都能提供新的分析视角。实际科研工作也表明，在电子商务、舆情传播、知识传播等多个领域，动态网络社团研究的可应用性不断加强[6]，动态网络的社团发现与演化等问题将成为复杂网络分析的重要关注点之一。

1 社团发现

通常认为，社团结构是指网络中的节点可以被划分为多个分组，组内节点连边相对紧密，组间节点连边相对稀疏[7]。……