图神经网络社区发现研究综述

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：48

分类号：TP331(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;江西省社会科学研究规划项目;江西省高校人文社会科学研究项目;江西省教育厅科技计划重点项目

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：11-16