arXiv cs.LG· {\L}ukasz Brzozowski, Grzegorz Siudem, Marek Gagolewski·· 2 小时前AI 评分26
基于节点相似度、图表示学习与层次聚类的复杂网络社区发现
Community detection in complex networks via node similarity, graph representation learning, and hierarchical clustering
AI 导读
研究提出三种结合节点相似度、图表示学习与层次聚类的通用框架，用于解决复杂网络社区发现问题。在 364 种模块组合评测中，基于 PPMI 邻近度与 DNGR 模型的最佳流程表现媲美 Leiden 和 Louvain 算法，并在包含大量小社区的图上精度更高。不过其时间复杂度较高，在个人设备上仅适用于约 10000 个顶点的网络。
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