Vi anser att problemet med dimmig community upptäckt i nätverk, som kompletterar och utvidgar begreppet överlappande samhällsstruktur. Vårt tillvägagångssätt gör att varje vertex av grafen att tillhöra flera samhällen på samma gång, bestäms av exakt numerisk medlem grader, även i närvaro av osäkerhet i de data som analyseras. Vi skapade en algoritm för att bestämma de optimala medlemsgraderna med avseende på en given målfunktion. Baserat på medlemskap grader, vi införa en ny åtgärd som kan identifiera avvikande hörn som inte tillhör någon av de samhällen, bro hörn som tillhör betydligt mer än en enda gemenskap, och regelbundna hörn som i grunden begränsar deras interaktioner inom deras eget samhälle, samtidigt som kunna kvantifiera centraliteten i en vertex med avseende på dess dominerande gemenskap. Metoden kan också användas för förutsägelse vid osäkerhet i det analyserade datasetet. Antalet samhällen kan ges i förväg, eller bestämmas av algoritmen själv med hjälp av en fuzzified variant av modularitetsfunktionen. Tekniken kan upptäcka den suddiga samhällsstrukturen i olika verkliga nätverk, inklusive, men inte begränsat till sociala nätverk, vetenskapliga samarbetsnätverk och kortikala nätverk med stort förtroende.
Nepusz m.fl. REF tog itu med problemet med dimmig community detektering i nätverk.
Fuzzy communities and the concept of bridgeness in complex networks
{'venue': 'Phys Rev E, 77:016107, 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics', 'Medicine']}