本文提出了一种基于协方差矩阵的图形表示方法，定义了适用于社交网络分类的相似度测量，具有高计算效率，支持大规模应用。研究了随机块模型中的谱聚类，证明其在社区提取中的一致性和可靠性，并提出结合多层随机块模型和变分贝叶斯算法的新颖聚类分析方法，应用于全球食品贸易网络分析。

本文讨论了多种主题建模方法，包括基于聚类的主题建模、随机块模型、术语稳定性分析和高斯混合神经主题模型。这些方法在文本空间化、主题数自动检测和语义提取方面表现优越，显著提升了分类和预测任务的性能。