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

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

本篇论文提出了一种层次聚合算法，用于快速检测社区结构，可以在大规模复杂网络上运行，并且应用于分析一个大型在线零售商网站上销售物品的网络，揭示了客户购物习惯的大规模模式。

Aug, 2004

本文介绍了一种利用图拉普拉斯矩阵的谱特性，结合分层聚类技术和包含最大化输出模块化程度处理的高效且相对较快的检测复杂网络中社区的算法，并将其性能与其他现有方法在不同的复杂网络实例中应用进行了比较。在所有测试案例中，我们的结果都至少与任何其他方法获得的最佳结果一样好，大多数情况下比提供类似质量结果的方法更快，这使得该算法成为检测和分析复杂网络中社区和模块化结构的有价值的计算工具。

Apr, 2004

描述了一种基于分布式网络模型的重叠社区检测方法，使用了快速的期望最大化算法对数百万节点的网络进行分析，可用于提取非重叠的社区划分。

Apr, 2011

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

利用基于模块度优化的启发式算法提取大型网络的社群结构，并且证实它的优越性和精准性在比利时移动电话网络和超过 10 亿个链接的网络图中得到了很好的效果。

Mar, 2008

本文描述了一种快速检测具有社群结构的网络的新算法，并给出了各种应用实例，比之前的算法更加高效。

Sep, 2003

通过节点的标签传播，本文提出了一种在大规模网络上检测社区结构的算法，不需要预先知道社区数量和大小，并且计算效率高；实验证明该算法与先前算法相比具有更高的计算速度。

Sep, 2007

本文介绍了复杂网络的社区结构，从 M.Newman 提出的模块度函数评估社区分解的优劣开始，将其扩展到具有重叠社区结构的定向图的更一般情况，并提出了一种找到重叠社区的方法和基准案例研究的结果。同时提出了一个可用作重叠社区结构识别的参考基准的新数据集。

Jan, 2008