基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法

作     者：杨慎 陈磊 周绮凤 YANG Shen;CHEN Lei;ZHOU Qifeng

作者机构：厦门大学航空航天学院福建厦门361102 

出 版 物：《厦门大学学报（自然科学版）》 (Journal of Xiamen University：Natural Science)

年 卷 期：2024年第63卷第2期

页      面：209-220页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62171391) 福建省科协科技创新智库课题研究项目(FJKX-2022XKB003) 

主　　题：层次社区发现 图神经网络 变分图自编码器 属性网络 

摘      要：[目的]现有的多分辨率层次社区发现方法需要搜索分辨率参数得到特定层次的社区划分,且无法利用网络拓扑与节点属性之间的关联获取社区结构信息.为解决这些限制,本文提出一种基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法HCEG.[方法]首先在图增强过程中对原始网络进行重构,使得构建的初始社区种子能涵括节点属性和拓扑信息,然后对初始种子社区集进行合并,再采用基于图神经网络的方法进行拓展,以搜寻网络中不同层次的社区划分.[结果]与其他SOTA方法相比,所提出的HCEG方法可以准确地找到不同类型真实网络中的分层社区结构,并可在不同规模的真实网络中可以获得良好的社区发现性能.[结论]在社交网络、引文网络、网页超链接网络等真实数据集上的一系列实验,验证了HCEG方法的可行性和有效性.