新的信息理论方法揭示加权和定向网络中的社区结构，例如 6000 多种期刊的引用模式，发现多中心组织以及学科之间的定向引用模式。

Jul, 2007

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

本研究发现模块度优化在网络分区时可能无法识别一些小规模的模块，因此探讨在实际应用中的实际后果和解决方法。

Jul, 2006

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

通过梯度下降优化可完全可微的张量形式的映射方程，以深度学习为基础的图神经网络在社区检测和图聚类任务上取得了具有竞争力的性能，同时能够自动确定最优的聚类数目，并能够避免过分划分稀疏图。

Oct, 2023

本文聚焦于介绍社区检测在网络科学研究中不同的动机，指出社区检测的许多研究方向和未来的研究方向。

Nov, 2016

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

本研究提出了一套算法用于发现网络中的社群结构，算法基于边的 “介数” 指标进行网络拆分，并针对性的进行度量评估，研究结果表明这些算法对于计算机生成和现实世界中的网络数据发现社群结构非常有效，可为我们探索复杂的网络系统结构提供帮助。

Aug, 2003

本文提出了一种基于内部社区优先附着和社区间优先附着机制的演化网络模型，分析了此网络模型的度分布，理论结果和数值模拟表明，该网络模型具有社区结构和无标度特性。

Oct, 2005

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