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在资本市场中，根据交易者联系的密切程度，可以划分出众多团体，从而产生特定的社团结构。社团结构探测是一项非常重要而具有挑战性的工作，已经引起来自不同领域学者的广泛关注。然而，极少有多项式时间算法能够快速、准确地探测社团结构。基于著名的模块化设计优化理论，用新颖的k强度关系代表两个节点之间的耦合距离这一想法随之产生。社团结构探测算法使用基于k强度矩阵的广义模块度测量。为了得到最优社团数量，一种新颖的无参数结枃得以使用，该结构使用特定转移矩阵的特征值之差作为社团划分边界。最后，将此算法应用于基准网络和实际网络，以评估其有效性。理论分析和实证结果表明，该算法可以快速、准确地探测社团，且易于扩展至大型实际网络。
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