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针对社会网络分析中的社区发现问题，在原有的粒子群优化算法的基础上，提出了一种基于动量粒子群优化算法，并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中，提出了一种自适应社区发现方法．利用Newman提出的模块度作为适应度函数，在优化过程中自动获取社区数目，在Karate网络上的实验结果表明，所提出的算法能够有效地进行社区预测，并且获得了较高的预测精度．