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第三，社团的重要性还体现在社团的属性通常与网络的普遍属性迥异。因此，只关注普遍属性通常会忽略网络内部许多重要且有趣的特性。例如，在一个给定的社交网络中，爱交际的群体和沉默寡言的群体可能同时存在。<ref name="Nemaneigen"/>

第三，若只关注普遍属性通常会忽略网络内部许多重要且有趣的特性，而社团的属性通常与网络的普遍属性不同。例如，在一个给定的社交网络中，爱交际的群体和沉默寡言的群体可能同时存在。<ref name="Nemaneigen"/>

最后，社团检测在网络科学中的一个重要应用是预测网络中的缺失链接和识别网络中的错误链接。 在测量过程中，由于多种原因，有些链接可能无法被观察到。同样，由于测量中的失误，一些链接可能会错误地输入数据。社团检测算法很好地处理了这两种情况，因为它允许给定节点对之间存在连边。<ref name=clauset_missing>{{cite journal|author1=Aaron Clauset|author2=Cristopher Moore|author3=M.E.J. Newman|title=Hierarchical structure and the prediction of missing links in networks|journal=Nature|volume=453|issue=7191|pages=98–101|doi=10.1038/nature06830|pmid=18451861|year=2008|arxiv=0811.0484|bibcode=2008Natur.453...98C}}</ref>

最后，社团检测在网络科学中的一个重要应用是预测网络中的缺失链接和识别网络中的错误链接。 在检测过程中，由于多种原因，有些链接可能无法被观察到。同样，由于检测中的失误，一些链接可能会错误地输入数据。由于社团检测算法允许给定节点对之间存在连边，因此可以很好地处理这两种情况。<ref name=clauset_missing>{{cite journal|author1=Aaron Clauset|author2=Cristopher Moore|author3=M.E.J. Newman|title=Hierarchical structure and the prediction of missing links in networks|journal=Nature|volume=453|issue=7191|pages=98–101|doi=10.1038/nature06830|pmid=18451861|year=2008|arxiv=0811.0484|bibcode=2008Natur.453...98C}}</ref>

==社团检测算法==

==社团检测算法==