本文综述了基于统计推理的社区发现模型，探讨了其在复杂网络分析中的应用。文章总结了多种统计方法在识别网络中紧密联系子结构方面的优势，强调了概率模型与贝叶斯推断在提升社区检测精度中的作用。同时，对现有研究进行了分类与比较，指出了未来研究方向，为相关领域的进一步发展提供了理论支持。
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