2)迭代计算：对于每个节点，尝试将其划分到与其相邻的节点所属的社区中，计算此时的模块度Qnew并与此次划分前的模块度Q比较得到△Q，若△Q为正，则接受本次划分，否则，拒绝本次划分；

    重复以上过程，直到模块度Q值不能再增大为止；

    3)重新构造改图：根据当前社团划分情况，将同一社团中的节点凝聚为一个节点并计算相应边的权重；

    4)依次重复过程2)和3)，直到该图不再变化为止。

    3.2 Q峰值的计算

    Q函数可真实反映网络社团化的程度，其计算公式如式(1)。在fast_unfolding算法迭代过程中，根据公式计算每次划分后网络的Q值整体呈上升趋势，在前4 000次迭代过程中Q值迅速上升，在4 000到12 000次迭代过程中Q值上升速度略有减缓，在12 000次到20 000次迭代过程中，Q值上升速度进一步减慢，20 000次迭代之后Q值逐渐趋于稳定，并局部有振荡。说明划分结果趋于稳定，Q值逐渐收敛，值得强调的是，fast_unfolding算法对不合理的划分更加敏感，即在找到最理想的社团划分结果之前 ......