图社区检测的综述
社会与信息网络
2024-07-15 v5 机器学习
摘要
复杂网络的研究显著推进了我们对社区结构的理解，社区结构作为真实世界图的一个关键特征。在图中检测社区是一个具有社会学、生物学和计算机科学应用挑战性的问题。尽管跨学科科学家群体做出了努力，该问题尚未得到令人满意的解决。本综述文章深入探讨图中的社区检测主题，从基于模块度的方法、谱聚类、概率建模和深度学习等角度对各种社区检测方法进行了详尽阐述。除这些方法外，还提出了我们设计的一种新社区检测方法。此外，比较了这些方法在有无真实标签的数据集上的性能。总之，本综述为理解图中的社区检测提供了深入的认识。
引用
@article{arxiv.2309.11798,
title = {A Comprehensive Review of Community Detection in Graphs},
author = {Jiakang Li and Songning Lai and Zhihao Shuai and Yuan Tan and Yifan Jia and Mianyang Yu and Zichen Song and Xiaokang Peng and Ziyang Xu and Yongxin Ni and Haifeng Qiu and Jiayu Yang and Yutong Liu and Yonggang Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11798},
year = {2024}
}