摘要：社區結構是復雜網絡最重要的一種結構特征。復雜網絡中的社區結構研究主要包括社區發現與關鍵節點發掘兩個重要問題。基于節點中心性的社區發現算法可同時進行關鍵節點發掘與社區發現。針對傳統局部Fiedler向量中心性(LFVC)算法存在關鍵節點識別準確率低,進行社區發現時易出現孤立節點等問題,提出了節點局部Fiedler向量中心性差值社區發現算法(CDDN),設計了新的關鍵節點識別與邊移除策略,并分析了算法性能。選擇3種具有代表性的社區發現算法分別在4個真實復雜網絡數據集上進行對比實驗。實驗結果表明,改進的算法既保持了局部中心性度量方法的效率,也防止了錯誤識別關鍵節點和關鍵邊對劃分結果的負面影響,避免了孤立點所帶來的社區結構信息損失,能夠快速、準確地發現真實社區。