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针对已有重叠社区检测通常只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,导致数据间的重要结构遗漏的问题,提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法。首先,基于余弦相似度计算候选节点和局部社区之间的相似度,提高局部搜索效率;其次,改进局部模块度增量计算方法,使局部搜索模型收敛于发现潜在的真实社区;通过融合多个已检测到的局部社区计算隶属矩阵,从而获取全局重叠社区结构;最后,在真实数据集上,与已有基于拓扑结构的社区检测算法进行实验对比。结论表明,该算法在模块度和F1-measure的指标上取