社区检测（community detection）又被称为是社区发现，它是用来揭示网络聚集行为的一种技术。社区检测实际就是一种网络聚类的方法，这里的“社区”在文献中并没有一种严格的定义，我们可以将其理解为一类具有相同特性的节点的集合。
近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于复杂网络领域中的大牛Newman提出了一种模块度（modularity）的概念，从而使得网络社区划分的优劣可以有一个明确的评价指标来衡量。一个网络不通情况下的社区划分对应不同的模块度，模块度越大，对应的社区划分也就越合理；如果模块度越小，则对应的网络社区划分也就越模糊。
下图描述了网络中的社区结构：
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Newman提出的模块度计算公式如下:
所以模块度其实就是指一个网络在某种社区划分下与随机网络的差异，因为随机网络并不具有社区结构，对应的差异越大说明该社区划分越好。
Newman提出的模块度具有两方面的意义：
（1）模块度的提出成为了社区检测评价一种常用指标，它是度量网络社区划分优劣的量化指标；
（2）模块度的提出极大地促进了各种优化算法应用于社区检测领域的发展。在模块度的基础之上，许多优化算法以模块度为优化的目标方程进行优化，从而使得目标函数达到最大时得到不错的社区划分结果。
当然，模块度的概念不是绝对合理的，它也有弊端，比如分辨率限制问题等，后期国内学者在模块度的基础上提出了模块度密度的概念，可以很好的解决模块度的弊端，这里就不详细介绍了。
常用的社区检测方法主要有如下几种：
（1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等；
（2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等；
（3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等
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