本文提出一种基于谱初始化和伪似然分类器的两阶段快速过程，用于网络双分区检测或更一般地解决网络双聚类问题。该程序是弱一致的，同时在双分块随机模型下建立。通过数值模拟，证明了这种程序的有效性。

Mar, 2018

本研究在考虑顶点度数变化的情况下，提出了一种改进的目标函数用于复杂网络社区结构检测，并提出了一种针对此函数或其非度数校正版本的启发式算法，表明度数校正版本在真实和合成网络中的表现显著优于未校正版本。

Aug, 2010

文章介绍了一种新的称为 `加权随机块模型` 的社区检测方法，能够从加权网络中学习社区结构并预测未来的互动。

Apr, 2014

通过实验比较 19 种处理二分图的链接预测方法，该研究提出了使用图卷积网络（GCN）改进的推荐系统作为二分图链接预测的新解决方案，并发现 GCN 的个性化推荐系统和基于启发式度量的方法如结构扰动法（SPM）都能够取得成功的结果。

Jun, 2024

该论文提出了一种强大、可扩展、综合的图中社区检测和比较方法，首先将图嵌入到一个适当的欧几里得空间中以获得低维表示，然后将顶点聚类成社区，并应用非参数图推理技术识别这些社区之间的结构相似性，然后可以递归地应用这两个步骤到社区上，以检测更细粒度的结构。最后，在模拟和真实数据上证明了该算法的有效性。

Mar, 2015

本文提供了第一个信息理论的紧密分析，以推断与相同潜在社区相关的高维节点协变量的稀疏图中的潜在社区结构。

Jul, 2018

使用层级 Gamma 过程无限边划分模型描述同配性和随机等价关系，可以发现重叠社区和社区间交互作用，并自动推断社区数量，实验结果表明其可扩展性和最先进性能。

Jan, 2015

本文提出了自动确定 Stochastic Blockmodel 所生成的图中聚类数的方法。通过剖析相应的邻接矩阵的主特征值限制分布并用于假设检验，提出了一个递归二分算法，该算法在真实世界的定量分类任务中表现优于现有概率模型，并且在未标记的网络中揭示出嵌套的社区结构。

Nov, 2013

本文提出了一种基于贝叶斯非参数技术的概率框架，用于同时估计群体数量和群体结构的网络分析问题，提出了一种有效的 MCMC 算法，并在合成数据和基准真实数据集上展示了其优异性能。

Feb, 2016

该研究论文旨在探讨一种基于动力学的社区检测方法，并结合已有的启发式方法，提出一个新的计算准则来解释社区结构的不同方面和问题。

Aug, 2013