论文地址代码地址本文提出了一种基于图神经网络的重叠社区检测模型。Neural Overlapping Community Detection(NOCD) model.可以看做BigCLAM的升级版。核心思想：将GNN的强大能力与伯努利-泊松概率(Bernoulli–Poisson)模型结合起来。Bernoulli–Poisson modelBernoulli-Poisson (BP)模型是一种考虑

ESWA期刊的时间真的很玄学，快的人2-3个月就走完了流程，但大多数人还是和我一样经历了漫长的时间，特别是DIP阶段，是真的难熬。需要注意的是不同期刊会有一些特别的要求，注意仔细查看作者指南（如ESWA需要highlights，并且每个highlight。返稿和投稿流程差不多，主要是多需要一个一对一回复信（格式要求，返稿邮件有说明），一个标记过的修改稿与原修改稿。除了上面提到的一些文件，其他的是投

一种较为简单的方法安装PYG，记录备用。

Oracle linux7.9安装 Oracle 19c整体步骤首先安装VMware Workstation 16 Pro虚拟机软件，然后安装Oracle linux系统，再安装Oracle 19c数据库。VMware Workstation 16 Prohttps://www.vmware.com/products/workstation-pro/workstation-pro-evaluati

论文地址本文提出了一种新的分类框架，包括基于深度神经网络、深度非负矩阵分解和深度稀疏滤波的深度学习模型，并进一步将深度神经网络模型细分为卷积网络，图注意网络，生成对抗网络和自编码器。对于一些小型的网络和简单的场景，研究人员已经提出了一系列基于谱聚类、统计推断等传统技术的社区发现方法。然而，由于计算及存储空间成本巨大，这类方法并没有扩展到大型网络或具有高维特征的网络上。在现实世界的网络中，大量的非线

Louvain 算法原始论文为：《Fast unfolding of communities in large networks》。所以又被称为Fast unfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：

InfoMap算法详细原文地址了解InfoMap算法之前，需要先了解最小熵原理最小熵原理是一个无监督学习的原理，“熵”就是学习成本，而降低学习成本是我们的不懈追求，所以通过“最小化学习成本”就能够无监督地学习出很多符合我们认知的结果，这就是最小熵原理的基本理念。H(P)=−∑i=1npilog2piH(P) = -\sum_{i=1}^{n}p_ilog_2p_iH(P)=−i=1∑n​pi​lo

论文地址本文提出了一种新的分类框架，包括基于深度神经网络、深度非负矩阵分解和深度稀疏滤波的深度学习模型，并进一步将深度神经网络模型细分为卷积网络，图注意网络，生成对抗网络和自编码器。对于一些小型的网络和简单的场景，研究人员已经提出了一系列基于谱聚类、统计推断等传统技术的社区发现方法。然而，由于计算及存储空间成本巨大，这类方法并没有扩展到大型网络或具有高维特征的网络上。在现实世界的网络中，大量的非线

论文地址该算法用于检测网络中的社区、桥节点和离群点。它基于结构相似性度量对顶点进行聚类。该算法特点是：速度快，效率高，每个顶点只访问一次。主要贡献是能够识别出桥节点和离群点两种特殊点。前面提到的大多数方法倾向于社区网络，这样每个社区中都有一组密集的边，而社区之间的边很少。基于模块的和归一化切割算法是典型的例子。然而，这些算法并不区分网络中顶点的角色。有些顶点是集群的成员；有些顶点是桥接许多集群但不

K-L（Kernighan-Lin）算法原始论文(An efficient heuristic procedure for partitioning graphs)K-L（Kernighan-Lin）算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法，它是一种贪婪算法。它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q。Q表示的是社区内部的边数与社区之间的边数之差。根据这个方法找出使增益函数Q的值成