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社团结构发现方法已经成为复杂网络的一个研究热点。在分析目前一些典型的社团探测算法的基础上，该文提出基于相对密度的社团结构划分方法，该方法可以有效地解决SCAN算法中对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度社团完全被相连的低密度所包含等问题。把该算法应用到已知社团结构的计算机生成网络中，并与SCAN算法的划分结果进行比较。实验结果表明，该算法是有效可行的。