Gần đây, nghiên cứu về bài toán tìm kiếm cộng đồng mạng đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Hầu hết các loại mạng như mạng máy tính, mạng sinh học và mạng xã hội đều có cấu trúc cộng đồng. Tìm kiếm cộng đồng mạng giúp hiểu rõ cấu trúc và tính chất của mạng thực đó. Đã có nhiều thuật toán với các hướng tiếp cận khác nhau, bao gồm cả tọa độ hóa các đỉnh và xây dựng khoảng cách phù hợp giữa chúng. Trong nghiên cứu này sử dụng bước đi ngẫu nhiên để tọa độ hóa các đỉnh của đồ thị và sử dụng cosin của góc giữa hai véc tơ để phát hiện cộng đồng mạng. Bài viết cũng trình bày hàm Modularity để đánh giá cho việc phân cụm đồ thị. Một số kết quả thực nghiệm trên đồ thị sinh ngẫu nhiên và đồ thị được sinh ra từ bộ dữ liệu thực Zachary’s karate club network được trình bày và so sánh với thuật toán K-means++.