Luận văn nghiên cứu mô hình đồ thị và ứng dụng của nó trong việc giải quyết bài toán phát hiện cộng đồng trên mạng xã hội. Trước hết, luận văn hệ thống hóa các khái niệm cơ bản về lý thuyết đồ thị, các thuật toán phân cụm truyền thống như phổ biến nhất (Louvain, Girvan-Newman) và các phương pháp dựa trên học sâu hiện đại. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một mô hình cải tiến nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc phát hiện cấu trúc cộng đồng ẩn, đặc biệt trên các tập dữ liệu mạng xã hội có kích thước lớn và tính kết nối phức tạp. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn cho thấy mô hình đề xuất vượt trội hơn so với các phương pháp hiện có ở các chỉ số đánh giá như modularity và NMI. Luận văn khẳng định tiềm năng ứng dụng của mô hình đồ thị trong phân tích hành vi người dùng và hệ thống gợi ý trên các nền tảng mạng xã hội.