現(xiàn)實生活中存在著萬維網(wǎng)、社會關系網(wǎng)、引文網(wǎng)絡等復雜網(wǎng)絡。這些復雜網(wǎng)絡大部分都屬于關系型數(shù)據(jù)，圖可以有效描述各類關系型數(shù)據(jù)。因此，以節(jié)點代表網(wǎng)絡中的實體，以邊代表實體間的關系，將復雜網(wǎng)絡抽象為圖的方法廣泛應用在眾多領域之中。

　　社團結(jié)構是復雜網(wǎng)絡中普遍存在的基本結(jié)構，指的是網(wǎng)絡的一種節(jié)點子集，同一集合中的節(jié)點相互之間連接較為緊密，不同集合中的節(jié)點相互之間連接較為稀疏。社團結(jié)構的發(fā)現(xiàn)對于復雜網(wǎng)絡分析具有重要的意義。近年來，學者們已經(jīng)提出了很多社團發(fā)現(xiàn)的算法，例如基于邊介數(shù)的GN算法，基于模塊度優(yōu)化的FN算法，基于網(wǎng)絡編碼的Infomap算法，基于非負矩陣分解的NMF算法等。然而隨著網(wǎng)絡規(guī)模的不斷增大，很多算法都面臨著時間復雜度高的問題，不能很好地適用于大規(guī)模網(wǎng)絡分析。

　　針對上述問題，本文提出一種基于標簽傳播能力的改進LPA算法（IPLPA），并在K-shell分解算法的基礎上，構造出一種新的節(jié)點重要性計算方法。
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