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基于边聚类的社区发现算法以边为聚类对象，自然发现重叠社区，但也存在生成的社区集边界归属模糊、社区结构过度重叠等问题．基于此种情况，文中提出基于边密度聚类的重叠社区发现算法．首先，以边为研究对象，通过密度聚类检测连接紧密的核心边社区．然后，根据边界边归属策略将边界边划分到离它最近的核心边社区．针对孤立边，提出基于边的度与边的社区归属的孤立边处理策略，进一步处理未划分的孤立边，避免社区结构过度重叠的问题．最后，将边社区还原为节点社区，实现重叠社区的发现．在人工数据集和真实数据集上的实验表明，文中算法可以快速准