I detta dokument tar vi upp problemet med att utforska nätverkens strukturella regularitet genom att dela upp nätverkens noder i grupper så att medlemmarna i varje grupp har liknande mönster av anslutningar till andra grupper. Vi föreslår särskilt en allmän statistisk modell för att beskriva nätverksstruktur. I denna modell, grupp ses som dold eller oobserverad kvantitet och det lärs genom att montera observerade nätverksdata med förväntan-maximering algoritm. Jämfört med befintliga modeller är den mest framträdande styrkan hos vår modell den höga flexibiliteten. Denna styrka gör det möjligt för den att ha fördelarna med befintliga modeller och övervinna sina brister på ett enhetligt sätt. Till följd av detta kan inte bara breda typer av strukturer upptäckas utan att man i förväg känner till vilken typ av inneboende regularitet som finns i nätverket, utan också vilken typ av identifierad struktur som kan läras direkt från data. Genom att skilja utgående kanter från inkommande kanter kan vår modell dessutom upptäcka flera typer av strukturella regler utöver konkurrerande modeller. Tester på ett antal verkliga och konstgjorda nätverk visar att vår modell överträffar den toppmoderna modellen när det gäller att belysa de strukturella egenskaperna hos nätverk, inklusive den överlappande samhällsstrukturen, multipartistrukturen och flera andra typer av strukturer som är bortom befintliga modellers förmåga.
Shen m.fl. REF ändrade denna modell och föreslog allmän stokastisk blockmodell (GSBM) för att upptäcka inneboende strukturella regularitet i nätverk.