Under de senaste åren har många verkliga nätverk visat en så kallad samhällsstrukturorganisation. Mycket arbete har gjorts i litteraturen för att utveckla metoder och algoritmer som effektivt kan belysa denna dolda struktur i nätverket, traditionellt genom att partitionera grafen. Eftersom nätverksrepresentationen kan vara mycket komplex och innehålla olika varianter i den traditionella grafmodellen fokuserar varje algoritm i litteraturen på några av dessa egenskaper och fastställer, explicit eller implicit, sin egen definition av gemenskap. Enligt denna definition utvinner den sedan de samhällen som endast kan återspegla några av särdragen i verkliga samhällen. Syftet med denna undersökning är att tillhandahålla en handbok för problemet med upptäckter i samhället. Med tanke på en metadefinition av vad en gemenskap i ett socialt nätverk är, är vårt mål att organisera de viktigaste kategorierna av samhällsupptäckter baserat på deras egen definition av gemenskap. Med tanke på en önskad definition av gemenskapen och särdragen i ett problem (nätverkens storlek, kanternas riktning, flerdimensionellitet osv.) är detta granskningsdokument utformat för att ge en uppsättning metoder som forskarna skulle kunna fokusera på.
Denna definition täcker dock inte många verkliga scenarier, och under årens lopp började många olika lösningar utforska alternativa definitioner av samhällen i komplexa nätverk REF.
A Classification for Community Discovery Methods in Complex Networks
{'venue': 'Statistical Analysis and Data Mining journal, Special Issue: Networks. Volume 4, Issue 5, pages 512-546, October 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}