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社團發現是非常重要的網絡數據分析任務。統計模型類社團發現方法由于具有堅實的理論基礎和優越的性能，因此越來越被人們關注。然而，已有社團發現模型一般都基于有向概率圖模型，作為無向概率圖模型的馬爾可夫隨機場極少被用于社團發現領域.2018年我們提出了一個網絡導向的馬爾可夫隨機場模型 Net mrf，該模型雖具有良好的性能，但仍存在如下問題：（1） Net mrf的能量函數不夠完整，缺少往往在MRF中起主導作用的單點勢函數，僅采用了常被視為起輔助作用的成對勢函數對社團進行描述;（2）也正因為如此，為了使成對勢函數能有效建模網絡中不規則的拓撲信息， Net MRF采用了復雜的三層全連接馬爾可夫隨機場結構，這雖會增強其描述能力，卻給推斷算法帶來了O（n3）級時間復雜度，n為網絡節點數。本文針對上述問題對 Net mre進行改進。首先基于網絡嵌入方法，結合吉布斯分布設計有效的單點勢函數，解決了 Netmrf能量函數不完整的缺陷;進而通過對成對勢函數結構的有效稀疏化，緩效率不高的問題;從而構建了一個高精度、近線性的馬爾可夫隨機場新模型iMRF.本文采用“最大化加和γ版本的信念傳播算法對iMRF進行推斷，通過最大化聯合后驗概率獲得最優的社團配置。在兩組人工網絡和20個真實網絡上，我們將iMRF與6個統計模型類社團發現方法（包含 Net MRF）進行比較，結果顯示iMRF的平均精度高子對代算法2.6%~12.9%;iMRF的平均運行速度在對比算法中也名列前茅尤其是對于大規模網絡具有更強的處理能力。
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