نُقدِّم إطارًا جديدًا يُسمَّى Ego-Splitting للكشف عن المجموعات المتداخلة في الشبكات المعقدة، والذي يستفيد من الهياكل المحلية المعروفة باسم "الشبكات الأُغْيَة" (أي الرسم البياني الجزئي الناتج عن جيران كل عقدة) لفصل المجموعات المتداخلة. يُعدّ إطار Ego-Splitting إطارًا قابلاً للتوسع بشكل كبير ومرنًا، ويتمتع بضمانات نظرية مثبتة، ويقلل من مشكلة التجميع المتداخل المعقدة إلى مشكلة أبسط وأكثر قابلية للحل دون تداخل (تقسيم). يمكننا من خلاله حل مشكلة اكتشاف المجتمعات في الرسوم البيانية التي تحتوي على عشرات المليارات من الحواف، ونتفوق على الحلول السابقة القائمة على تحليل الشبكات الأُغْيَة.وبشكل أكثر دقة، يعمل إطارنا في خطوتين: مرحلة تحليل محلي للشبكات الأُغْيَة، ومرحلة تقسيم جرافي عالمي. في المرحلة المحلية، نُقسِّم أولًا شبكات الأُغْيَة للعقد باستخدام خوارزمية تقسيم. ثم نستخدم المجموعات المحسوبة لتقسيم كل عقدة إلى عقد "أناوية" تمثل التمثيلات المختلفة للعقدة داخل مجتمعاتها. وفي المرحلة العالمية، نُقسِّم الرسم البياني المُنشأ حديثًا للحصول على تجميع متداخل للرسم البياني الأصلي.