En escenarios del mundo real, obtener las relaciones entre nodos suele ser desafiante, lo que resulta en una topología de red incompleta. Esta limitación reduce significativamente la aplicabilidad de los métodos de detección de comunidades, especialmente en enfoques basados en la agregación de vecindarios, en redes estructuralmente incompletas. Por lo tanto, en esta situación, es crucial obtener información de comunidad significativa a partir de la estructura de red limitada. Para abordar este desafío, se diseñó e implementó el algoritmo LPGSE, que incluye cuatro partes: predicción de enlaces, observación de estructuras, estimación de red y partición de comunidades. LPGSE demostró su rendimiento en la detección de comunidades en redes estructuralmente incompletas con un 10% de enlaces faltantes en múltiples conjuntos de datos. En comparación con los algoritmos tradicionales de detección de comunidades, LPGSE logró mejoras en las métricas NMI y ARI de 1.5781% a 29.0780% y de 0.4332% a 31.9820%, respectivamente. En comparación con algoritmos similares de detección de comunidades para redes estructuralmente incompletas, LPGSE también superó a otros algoritmos en todos los conjuntos de datos. Además, también se probaron diferentes configuraciones de proporción de enlaces faltantes, y se comparó y analizó el rendimiento de diferentes algoritmos en estas situaciones. Los resultados mostraron que el algoritmo aún puede mantener una alta precisión y estabilidad en la detección de comunidades en diferentes proporciones de enlaces faltantes.