グラフデータが現れるたびに重要になるコミュニティ検出の問題に対して、理論的に扱いやすく、異なる目標を最適化する多くの手法が提案されている。しかし、一般的で厳密な問題の説明と可能な手法は未だ明らかではない。
グラフカットに基づくクラスタリングはNP困難な問題だが、本稿ではst-MinCutと呼ばれる特殊なグラフカットに限定することで、計算量を抑えつつも高精度な近似を実現するアルゴリズム「Xist」を提案する。