Выводы ко второй главе
Одной из задач анализа данных является выявление скрытых сообществ и их последующее описание. Решение этого вопроса требует комплексного подхода, поскольку существуют следующие особенности проблемы:  1) в русско- и англоязычных статьях описано огромное количество алгоритмов выявления скрытых сообществ, которые, к сожалению, не создают общей картины, так как отсутствует единый набор данных для проверки и единая совокупность полученных результатов; 2) из пункта 1 также следует, что выбор пути реализации алгоритма из существующего многообразия всегда зависит от конкретной исследовательской задачи; 3) современные методы глубокого обучения, в отличие от графовых и кластерных, обрабатывают больший объём входных данных, с их помощью можно получить более качественные результаты, но при этом у них тоже есть свои недостатки.       
В статье рассматривается проблема выявления скрытых сообществ в анализе данных. Описывается, что для решения этой задачи необходим комплексный подход, который включает в себя анализ существующих алгоритмов, выбор пути реализации алгоритма из существующего многообразия и определение конкретной исследовательской задачи. Также отмечается, что современные методы глубокого обучения могут быть полезны для получения более качественных результатов, но при этом имеют свои недостатки.