基于社团导向图卷积网络的无监督社团发现方法

目录

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第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 相关研究综述

1.2.1 面向网络拓扑或结点属性的社团发现方法

1.2.2 基于图卷积网络的方法

1.2.3 面向网络分析的自编码器模型

1.3 研究内容与主要贡献

1.4 本文的组织结构

第2章 背景知识

2.1 符号与问题定义

2.2 图卷积网络模型

2.3 半监督社团发现的MRFasGCN模型

2.4 自编码器模型

2.5 本章小结

第3章 基于网络嵌入之内积的无监督社团发现方法

3.1 整体模型概述

3.2 编码器子模型

3.3 解码器子模型

3.4 实验验证

3.4.1 实验设置

3.4.2 与已有方法的比较

3.5 动机性的观察实验

3.5.1 基于属性增广图的社团发现实验

3.5.2 实验分析

3.6 本章小结

第4章 基于双解码器的无监督社团发现方法

4.1 整体模型概述

4.2 共享的编码器子模型

4.3 双解码器子模型

4.3.1 重构网络拓扑的解码器

4.3.2 重构属性的解码器

4.4 局部强化机制

4.5 实验验证

4.5.1 与已有方法的比较

4.5.2 新方法的深度分析

4.6 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢