复杂网络社区结构的寻找是复杂网络研究中的一个重要问题。我们已经发展了一个从复杂网络随机游动动力学约化的角度进行社区分类的k-means算法。这一方法建立了统计学中聚类分析的k-means算法与复杂网络社区结构研究的联络。本项目的目的是进一步发展这一算法，将其应用到更广泛的领域，并揭示其与其它算法的联系。研究的内容包括诸如发展模糊k-means算法，复杂网络中的流（current flow）的概念，推广至更一般的动力学，确定社区分类数目等等。