Una red compleja es una modelización abstracta de sistemas complejos en el mundo real, que desempeña un papel importante en el análisis de la función de sistemas complejos. La detección de comunidades es una herramienta importante para analizar la estructura de la red. En este documento, proponemos un nuevo algoritmo de detección de comunidades (RWBS) basado en diferentes nodos semilla que tiene como objetivo comprender la estructura de la comunidad de la red, lo que proporciona una nueva idea para la asignación de recursos en la red. RWBS proporciona una nueva métrica de centralidad para calcular la importancia de los nodos, que calcula la clasificación de los nodos como nodos semilla. Además, se proponen dos algoritmos para determinar nodos semilla en redes con y sin verdad terrenal, respectivamente. Establecemos el número de pasos para el paseo aleatorio en seis de acuerdo con la teoría de los seis grados de separación para reducir el tiempo de ejecución del algoritmo. Dado que algunos algoritmos tradicionales de detección de comunidades pueden detectar comunidades más pequeñas, por ejemplo, dos nodos se convierten en una comunidad, esto puede hacer que la asignación de recursos sea irrazonable. Por lo tanto, se elige la modularidad como función de optimización para combinar comunidades, lo que puede mejorar la calidad de las comunidades detectadas. Los resultados experimentales finales en redes del mundo real y sintéticas muestran que el algoritmo RWBS puede detectar comunidades de manera efectiva.