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一种双视角下的社区检测算法
作者机构：青岛大学计算机科学技术学院
出 版 物：《复杂系统与复杂性科学》 (Complex Systems and Complexity Science)
年 卷 期：2025年
核心收录：
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)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 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：教育部人文社会科学规划基金项目(21YJA860001) 山东省自然基金面上项目(ZR2021MG006)
摘 要：针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多尺度的社区结构，更精确地识别社区边界。实验表明，与多种现有的社区检测模型相比，MBCD模型在处理非重叠与重叠社区检测任务时展现出显著性能提升，证实了其在提升社区检测效能方面的有效性和优越性。
