Nätverk används i stor utsträckning inom biologi, fysik och samhällsvetenskap som en kortfattad matematisk representation av topologin för system av samverkande komponenter. Att förstå dessa näts struktur är en av de största utmaningarna i studiet av komplexa system. Här beskriver vi en allmän teknik för att upptäcka strukturella funktioner i storskaliga nätverksdata som fungerar genom att dela upp noderna i ett nätverk i klasser så att medlemmarna i varje klass har liknande mönster av anslutning till andra noder. Med hjälp av maskinerna i probabilistiska blandningsmodeller och algoritmen för förväntan-maximering visar vi att det är möjligt att, utan förkunskaper om vad vi söker, upptäcka ett mycket brett spektrum av typer av strukturer i nätverk. Vi ger ett antal exempel som visar hur metoden kan användas för att belysa egenskaperna hos verkliga nätverk, inklusive sociala nätverk och informationsnätverk. klustrering av grafen  med sannolikhet I n de senaste åren, nätverk har använt sig av i många fält som ett kraftfullt verktyg för att representera strukturen av komplexa system (1-4). Metabola, proteininteraktioner och genetiska regulatoriska nätverk studeras nu starkt inom biologi och medicin, Internet och den globala webben inom data- och informationsvetenskap, livsmedelsnät och andra artinteraktionsnätverk inom ekologi samt nätverk av personliga eller sociala kontakter inom epidemiologi, sociologi och managementvetenskap. Studiet av nätverk går tillbaka mycket längre än den nuvarande vågen av intresse för det, men den senaste tidens arbete skiljer sig i grunden från tidigare studier i den rena omfattningen av de nätverk som analyseras. Nätverken som studerades för 50 år sedan av pionjärer inom informations- och samhällsvetenskap hade, typiskt sett, några dussin hörn och var tillräckligt små för att de lätt skulle kunna ritas på ett papper och användas för intressanta drag. Under 2000-talet, å andra sidan, är nätverk av tusentals eller miljoner hörn inte ovanliga och nätverksdata på denna skala kan inte lätt representeras på ett sätt som gör det möjligt att utföra kvantitativa analyser med ögonen.
Newman och Leicht Ref föreslog en blandningsmodell för att utforska breda typer av strukturer i nätverk.
Mixture models and exploratory analysis in networks
{'venue': 'Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104, 9564-9569 (2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Computer Science']}