IJCAIMay, 2020

社区发现的深度学习：进展、挑战和机遇

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TL;DR本文介绍了社区检测在科学研究和数据分析中的重要性， 分析了经典社区检测方法的局限性，探讨了基于深度学习的三个研究方向 —— 深度神经网络、深度图嵌入和图神经网络，总结了不同框架、模型和算法的进展和挑战，并探讨了未来研究机遇。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的社区发现综述

    本文对近年来深度学习在社区检测领域的最新进展进行了全面概述，提出了包括深度神经网络、深度非负矩阵分解和深度稀疏滤波在内的多种先进方法，总结了常用的基准数据集和评估指标，并讨论了社区检测在不同领域的实际应用和实现场景，并提出了未来的研究方向。

    May, 2021

  • 社区检测方法综述：从统计建模到深度学习

    本文提出了一种网络社区发现方法的统一架构，对现有的社区检测方法进行了全面的综述，并将现有的方法分为两类：概率图模型和深度学习。作者还释放了几个基准数据集，并概述了这些数据集的应用。该研究为进一步研究这一领域的挑战和未来方向提供了基础。

    Jan, 2021

  • 基于图神经网络的重叠社区发现

    本研究提出了一种基于图神经网络的模型，用于检测重叠社区，相对于现有的基线方法，我们的模型表现更为出色。此外，我们的实验表明，该模型具有有效性、可扩展性和对超参数设置的鲁棒性，并且图神经网络是该模型的关键因素。

    Sep, 2019

  • 图中社区检测的综述

    复杂网络中的社区结构及社区检测方法的综述，涵盖了图的算法和现实应用领域。

    Sep, 2023

  • 复杂网络中社区发现的多个方面

    本文聚焦于介绍社区检测在网络科学研究中不同的动机，指出社区检测的许多研究方向和未来的研究方向。

    Nov, 2016

  • 网络中的社区检测：用户指南

    本研究论文探索了网络中社区检测的一些关键问题，探讨了社区的定义、算法以及验证方法，并指出了现有方法的优缺点和发展方向。

    Jul, 2016

  • CommunityGAN：使用生成对抗网络进行社区检测

    本文提出了 CommunityGAN，一个新的社区检测框架，旨在共同解决重叠社区检测和图形表示学习问题，通过采用生成对抗网络（GAN）来优化这种嵌入，实现对顶点到社区的归属强度的量化和最终的社区结构输出。实验证明，CommunityGAN 取得了显著的社区检测性能提升。

    Jan, 2019

  • 图形中的社区检测

    这篇研究论文讨论了网络科学中一个重要的问题 —— 发现社群结构的方法和应用，分析了该问题的主要元素和当前已有的各种方法，重点介绍了统计物理学家们开发的技术。

    Jun, 2009

  • 网络中的社区

    本文概述了社区检测的一些概念、方法和应用，介绍了可用的方法论和开放性问题，并讨论了各个领域科学家感兴趣的原因。同时，本文强调了社区检测与统计物理和计算优化问题的关联。

    Feb, 2009

  • 地图方程转为神经网络

    通过梯度下降优化可完全可微的张量形式的映射方程，以深度学习为基础的图神经网络在社区检测和图聚类任务上取得了具有竞争力的性能，同时能够自动确定最优的聚类数目，并能够避免过分划分稀疏图。

    Oct, 2023