1.一种分布式机会网络社区划分方法，包括有社区内的移动节点，移动节点包括有社区标签信息，其特征在于：所述节点还包括有中心度信息，中心度由节点的漫游概率决定，具体划分步骤如下：

1）初始化分布式机会网络社区内的所有节点，设置各节点的中心度为0，社区标签为节点自身ID；

2）各节点进入第一个运动周期，各节点记录第一个运动周期内的漫游概率，并实时更新第一个运动周期内相遇的其它节点的节点ID和相遇次数；

3）各节点进入新运动周期时，各节点根据记录的漫游概率更新各自中心度信息；

4）在一个周期内，各节点继续记录该周期内的漫游概率，监测是否有节点相遇，有则转入步骤5），反之则转入步骤7）；

5）当节点相遇，相遇的两个节点实时更新相遇节点的ID和相遇次数信息，判断相遇节点是否是相邻节点，若是相邻节点则转入步骤6），若不是相邻节点则转入步骤4）；

6）比较相遇两个节点的中心度，中心度小的节点将中心度大的节点的标签信息设置为自身标签信息，并转入步骤4）；

7）该周期结束，转入步骤3）；

其中，所述中心度计算公式为 式中Centrality(i)是用来衡量节点中心度的参数； 是节点i在所有的运动周期中处于本地状态的平均次数；

是节点i在所有的运动周期中处于漫游状态的平均次数。

2.如权利要求1所述的一种分布式机会网络社区划分方法，其特征在于：衡量节点是否为中心节点的依据是 其中，i和j是两个相遇节点，给定的某个运动周期内节点在本地和漫游状态的概率分别是 和 分别是节点i、j在处于漫游状态的运动周期数量平均值。

3.如权利要求1所述的一种分布式机会网络社区划分方法，其特征在于，步骤5）中判断是否为相邻节点的步骤为：

5-1）节点u与节点ui相遇，节点u读取节点ui的ID信息和历史相遇次数信息；

5-2）若 则说明节点ui为节点u的相邻节点，反之则不是相邻节点；

式中 为节点u遇到节点ui的次数，Cave为节点u遇到所有节点的平均次数。