图神经网络社区发现研究综述

TP331; 社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务.社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用.图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据进行特征提取和表示的优势,已经成为人工智能和大数据领域的重要研究方向.网络数据就是典型的图结构数据,使用图神经网络模型解决社区发现问题,是社区发现研究的一个新方向.首先对GNN模型进行深入探讨,分析GNN社区发现过程,并从重叠社区和非重叠社区这两个方面详细讨论现有GNN社区发现取得的进展以及未来可研究的方向....

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Bibliographic Details
Published in:	计算机科学 Vol. 48; no. z2; pp. 11 - 16
Main Authors:	宁懿昕, 谢辉, 姜火文
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	江西科技师范大学数学与计算机科学学院南昌 330038 2021
Subjects:	图神经网络;社区发现;深度学习;重叠社区发现;非重叠社区发现
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Summary:	TP331; 社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务.社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用.图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据进行特征提取和表示的优势,已经成为人工智能和大数据领域的重要研究方向.网络数据就是典型的图结构数据,使用图神经网络模型解决社区发现问题,是社区发现研究的一个新方向.首先对GNN模型进行深入探讨,分析GNN社区发现过程,并从重叠社区和非重叠社区这两个方面详细讨论现有GNN社区发现取得的进展以及未来可研究的方向.
ISSN:	1002-137X
DOI:	10.11896/jsjkx.210500151