1樓：孫九爺
而block model才是真正進行社群發現的模型，因為它假設網路中節點之間的連邊的生成就是由「社群」導致的，兩個節點之間存在一條連邊的概率由這兩個節點所在的社群之間的連邊概率決定。優化最大似然函式之後就能學習到節點的社群分布。這種模型對社群的可解釋性要好很多，可以允許社群的重疊。
但是缺點也比較明顯，那就是太慢，而且容易優化到區域性最優（相比之下Modularity是列舉各種節點的劃分可以找到一種全域性最優的社群劃分）。13年之後在統計模型方面主要是關心怎麼進行加速了。經過努力，目前單機已經可以處理千萬節點規模的網路了！以上！
2樓：gylight
Modularity表示的是社群中現有的邊數與期望的邊數之差。直接看公式來分析嘛：
可以這麼理解上面的公式：
累加符號，表示我們依次考慮 節點對的情況
Aij，是社群中節點 i 和 j 現有的邊數
kikj / 2m ，是期望中節點 i 和 j 的邊數（i 的度值為 ki ，表示共有 ki 條邊與 i 相連，而整個圖中總邊數為2m，所以 i 和 j 間期望的邊數是 kikj / 2m）
後面的δ，當 i 和 j 屬於乙個社群時為1，否則為0
所以，null model表示的是邊隨機接連下這個社群期望會有多少邊，每個點的度值是用於計算期望的，沒有說不能有回環喔（上面公式的 i 和 j 可以是同乙個點）。
一般會以優化modularity值來進行社群發現，比如這篇文章《Fast unfolding of communities in large networks》
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