Modularity Based Community Detection with Deep Learning 阅读笔记

一、创新点

1、提出DNR模型

2、对DNR模型改进，加入节点约束，提出semi-DNR模型

3、第一次将深度学习应用到社区检测

二、研究背景

模块或群落结构的识别对于描述和理解复杂系统非常重要。现有的多种社团检测算法中有两类代表：随机模型和模块度最大化模型。

2.1 问题描述

设无向无权图 G =（V，E），其中V = {v₁, v₂, …, v_N } 是N个顶点的集合，E = {e_ij} 是边的集合，每条边都连接着V中的两个顶点。

G的邻接矩阵是一个非负对称的矩阵 A = [a_ij]，a_ij = 1，顶点 i 和 j 之间有边；a_ij = 0，顶点 i 和 j 之间无边。

社团检测的问题是要找到 K个模块或社区 {

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