信息论方法提出一种基于随机游走的层次映射方程，以此发现网络中的多级结构和最优层次聚类。利用新的搜索算法，我们通过全球航空交通网络和科学交流模式等案例展示了这种方法的应用。

Oct, 2010

研究不同社区检测算法对于网络结构的影响及其应用，介绍流动与信息论相结合的 Map Equation 方法并提供在线应用及分解算法。

Jun, 2009

本文介绍了一种分析交织在一起的重叠社区的方法，以揭示复杂网络的模块化结构。经过定义一组新的特征量进行统计分析，发现网络中的重叠显著，并揭示出网络的普遍特征。通过对合作，词汇关联和蛋白质相互作用图的研究表明，社区网络具有非平凡的相关性和特定的比例关系。

Jun, 2005

本研究关注于网络系统的统计特性，特别是网络的小世界属性、幂律度分布、网络传递等特性。我们还提出了一种新的方法来检测紧密结合的节点组成的社区结构，使用中心性指数来确定社区边界。我们在计算机生成的和真实世界的图上测试了该方法，并发现它以高度的灵敏度和可靠性检测出社区结构。我们还将该方法应用于两个社区结构不好知道的网络 - 一张协作网络和一张食物网络，并发现它在两种情况下都能检测出有意义的社区划分。

Dec, 2001

本文介绍了一种针对有向网络的社群发现方法，利用广泛使用的收益函数 - 模块度，通过将边方向的信息纳入，通过寻找网络可能的分割来最大化模块度，进而利用相应的模块度矩阵的特征向量得到社群结果，并证明该方法在各种测试网络上比以往方法产生更好的结果。

Sep, 2007

研究加权网络的结构以揭示其统计性质和不同元素之间连接的组织原则。通过研究科学合作和全球航空运输网络，同时考虑连接的权重和拓扑结构，提出了新的度量方法，发现这些加权网络的组织结构具有层级性和异质性，参数化的方法便于进一步研究。

Nov, 2003

本研究介绍了一种基于适应度函数本地优化的算法，能够发现复杂网络中的社区结构、嵌套社区和重叠社区，可以通过调整参数来探索不同层次的组织结构水平。在真实网络和人工网络上进行了测试，取得了优异的结果。

Feb, 2008

通过改进算法的方式，基于特征矩阵的谱算法检测网络数据的社区结构，运行时间比模拟退火等竞争方法更短且获得更好质量的结果。

Feb, 2006

该文研究了结构和动态的网络中的群体（communities），将其重新构想为链接组成的群体而不是节点，发现这种非传统的方法成功地调和了重叠群体和层级组织的对立组织原则，找到了许多网络中的相关链接社区，包括大型社交网络，结果表明链接社区是揭示网络中重叠和层级组织的基本构建块。

Mar, 2009

本文介绍了一个简单的网络模型，其中权重是动态生成的，并且塑造了演化的拓扑结构，通过调整控制权重重要性的模型参数，网络逐渐从无模块的拓扑结构转变为拥有社区的结构，该模型还能够重现许多大型社交网络的特征，包括 “弱联系” 属性。

Aug, 2007