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针对现有社区检测算法复杂度高、运行速度慢等问题，以模块度最大化为优化目标，提出一种社区结构自适应检测算法。该算法具有幂律分布属性，能扩展至超大型网络，并且包含近似因子可保证被检测出的社区结构质量。在社区结构已知的合成网络和真实数据上的实验结果表明，该算法的检测性能优于FacetNet和Blondel等自适应检测算法。