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那么，直观印象已经有了。 社团检测的目的，就在于通过这些局部的密切关系，来判断网络中的顶点是否属于同一个社团中，以及有多少个这样的“密集区域”。 显然，社团检测的重点在于判断“是否密切”，而对于不同领域和不同的检测算法，这一判别指标也会不尽相同。
显然，这些重叠的部分会增大社团检测的难度。 一些传统的社团检测方法只能将顶点归类到一个社团当中，对重叠社团则无能为力；另外的一些算法虽然做出了改进以适应重叠社团检测，奈何它们在大规模的网络下表现不佳。 有人可能会问：费那么大力气来找这些重叠社团有什么意义呢？
所以， 聚类侧重于找到一堆属性相似的目标，从而忽略了目标与目标之间的联系。 两者之间的关系已经很清楚啦， 社团检测和聚类存在区别，但是呢，两者又是可以结合起来的。 比如，我们现在有一个网络，只知道顶点和边的情况，顶点的属性是未知的。