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現實世界可被看作由許多不同的復雜系統組成。為了建模分析復雜系統中個體間隱藏的規律及功能，將復雜系統抽象為由節點和邊組成的復雜網絡。挖掘復雜網絡中的社區結構在內容推薦、行為預測和疾病擴散等方面具有重要的理論意義和實際價值。隨著復雜系統內個體的不斷變化，多個社區間岀現了重疊節點，有效且準確地挖掘社區中的重疊節點具有一定的挑戰性。為了有效發現社區中的重疊節點，提出了一種基于粗糙集和距離動態模型的重疊社區發現方法（ Overlapping Community Detection based on Rough sets and Distance Dynamics model， OCDRDD）。該方法首先根據網絡的拓撲結構，結合節點度中心性和距離選出K個核心節點;然后按照定義的距離比率關系初始化社區的近似集和邊界域，結合距離動態模型，迭代變化邊界域節點與下近似集節點間相連的邊的距離，且在毎次迭代過程中將符合定義的距離比率關系的邊界域節點劃分到社區下近似集中，以縮小邊界堿節點（即縮小邊界域的范圍），直到找到最佳重疊社區結構;最后根據定義的兩條規則處理“偽”重疊節點在真實網絡數據集和 LFR Benchmark人工網絡數據集上，以NMⅠ和具有重疊性的模塊度EQ作為評價指標，將 OCDRDD方法與近幾年具有代表性的社區發現方法進行實驗測試比較，發現 OCDRDD方法整體優于其他算法，結果表明該算法具有有效性和可行性。
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