本文探讨了在大型社交网络中自动识别和展示不同社区结构的有效算法。通过优化现有的社区检测技术，并结合先进的数据可视化方法，研究旨在揭示复杂的人际关系和社会动态模式，为社会学、市场营销及公共卫生等领域提供深入洞察。
针对现有社区发现算法中存在的社区质量无法满足图可视化需求以及效率低下的问题, 提出了一种改进的启发式 社区发现方法。该算法基于模块度优化，并通过结合预先选定种子节点的方法，抑制了大社区在算法中的过度合并现象，同时促进了小规模社区的及时合并；接着为了解决力导向布局算法中出现的社区结构不明显和布局效率低下的问题, 提出了展示大规模社交网络数据所用的一种新的社区布局方法。该方法通过引入社区引力机制来促使同一社群内的节点聚集在一起，并优化了相关引力建模，简化了整体的布局流程。实验结果表明，本段落提出的算法能够清晰且高效地展现大规模社交网络的数据结构。
5星
