Phát hiện cộng đồng là phương pháp tự động tìm các nhóm nút (cụm) được kết nối chặt chẽ trong biểu đồ hoặc cấu trúc mạng.
Phát hiện cộng đồng là thuật ngữ chung cho một nhóm thuật toán khám phá các tập hợp (cộng đồng) các nút được kết nối chặt chẽ với nhau trong biểu đồ và dữ liệu mạng và các phương pháp như phương pháp Louvain, phương pháp Leiden và tối đa hóa mô đun hóa được sử dụng rộng rãi làm tiêu chuẩn ngành. Nó được sử dụng cho nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trích xuất cụm người dùng trên SNS, chia chủ đề thành biểu đồ tri thức và xác định nhóm để phát hiện gian lận. Trong những năm gần đây, nó cũng ngày càng được sử dụng làm công cụ tiền xử lý cho các tiện ích mở rộng tìm kiếm dựa trên biểu đồ cho RAG (GraphRAG) để trích xuất trước các cụm liên quan giữa các tài liệu. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, chi phí tính toán của phương pháp Louvain sẽ tăng nhanh khi số lượng nút tăng lên vài triệu và chi phí tương ứng sẽ phát sinh khi thực hiện nó trên đám mây, đây sẽ là một vấn đề trong thực tế. Ngoài ra, độ chi tiết của cụm có thể khác nhau rất nhiều tùy thuộc vào cài đặt tham số (độ phân giải), do đó, điều cần thiết là phải có một hệ thống vận hành liên tục thực hiện điều chỉnh và xác minh theo yêu cầu kinh doanh. Đối với phương pháp lựa chọn tại hiện trường, phương pháp Leiden được sử dụng rộng rãi nếu độ chính xác là quan trọng và Truyền nhãn được chọn nếu tốc độ là quan trọng.