The Stochastic Block Model (SBM), is one of the most famous models of graphs with community structure, due to its facility in simulating several different structures. In this work,an introduction to community detection in the SBM model is made, to different approaches to this detection, and conditions to obtain consistency in the detection of communities. An application of these strategies, or algorithms, is also made to know under which conditions,or regimes, also known as fundamental limits, these algorithms have good results, in simulated graphs with different regimes.

O Modelo Estocástico de Blocos (SBM), do inglês Stochastic Block Model, é um dos modelos mais famosos de grafos com estrutura de comunidades, devido a sua facilidade em simular diversas estruturas diferentes. Neste trabalho é feita uma introdução a detecção decomunidades no modelo SBM, diferentes estratégias para essa detecção, e condições para que se obtenha consistência na detecção de comunidades. É feita também uma aplicação dessas estratégias, ou algoritmos, para saber sob quais condições, ou regimes, também conhecido como limites fundamentais, esses algoritmos obtém bons resultados, em grafos simulados com diferentes regimes.