Bài báo này giới thiệu mô hình xác xuất sinh dữ liệu có khả năng học cấu trúc và hỗ trợ phân tích sự phát triển của các nhóm cộng đồng trên mạng xã hội được xác định dựa trên các tiêu chí về vùng không gian địa lý (region), chủ đề quan tâm (topic), và tương tác (interaction). Chúng tôi trình bày chi tiết mô hình sinh xác suất (generative model) ErLinkTopic từ việc mở rộng mô hình rLinkT opic [1] và thuật toán Gibbs sampling tương ứng. Kết quả đánh giá thuật toán bằng việc sữ dụng dữ liệu từ mạng xã hội Twitter cho thấy các kết quả khá thú vị khẳng định tính khả thi của thuật toán.