社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究綜述

摘要： 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速進步帶動了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，如何在龐雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地識別社區(qū)結(jié)構(gòu)，對于深入理解網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、分析網(wǎng)絡(luò)輿論等研究領(lǐng)域具有顯著的意義。社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)鍵領(lǐng)域和核心特征，在揭示網(wǎng)絡(luò)功能的本質(zhì)方面有至關(guān)重要的作用。本文對社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的演變和分類進行了系統(tǒng)梳理，特別介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自動編碼器等基于深度學(xué)習(xí)的方法的原理和特性，對此類方法... （共13頁）