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研究复杂网络社区发现算法对分析复杂网络节点的传播性质、网络的层级结构以及社区的形成、挖掘其内部的网络特征均有重要的意义。综合当前社区发现算法的研究现状，将社区划分方法分为传统的社区划分算法与新型社区划分算法。从划分思想的角度，传统方法主要基于图分割理论、标签、层次聚类、随机游走，新型方法主要基于统计推断、重叠社区、密度、动态距离。本文较全面地综述了社区发现的各类算法、评价指标以及应用，并对算法的复杂度及准确度进行了比较，以期望对该领域的研究工作提供帮助和参考。