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隨著互聯網技術的迅速發展，虛擬大規模社會網絡普遍存在。社區結構是社會網絡的重要特征，挖掘大規模社會網絡中的社區結構能幫助人們了解網絡中的內部結構和關系，從而更好的應用這些網絡。因此，社區檢測具有重要的現實意義。本文基于合作博弈檢測社區的模型及高效計算Shapley值（SH值）的迭代公式，提出了一種以個體理性為核心的合作博弈社區檢測算法（CDCG算法）。CDCG算法包括初檢測和社區調整兩個步驟，初檢測中每個節點在不斷變化的策略環境下依據自身獲得最大SH值作出決策，經過多輪決策后，網絡中所有節點的SH值達到平衡狀態，初檢測結束；社區調整是利用社區內部連接緊密、社區之間連接相對稀疏的特征對初檢測產生的不合理、無意義的小簇進行調整，使得檢測得出的簇具有明顯的社區特征。為了提高算法時間效率，本文提出了無貢獻節點剪枝策略和已歸屬節點剪枝策略。最后通過大量實驗驗證了CDCG算法能夠自動確定最終社區劃分個數且具有較好的社區檢測效果及時間效率。
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