基于时序图神经网络的社会团体发现

摘要： 在一些社会事件中,发现引起事件的社会团体对这些事件的治理具有重要的意义。针对现有社会团体发现任务中忽略团体对人物特征节点影响以及时间因素对团体发现影响的问题,提出了基于团体的节点表示模型G-GCN(group graph convolutional network),在对人物节点进行表示时融合团体的特征来增强节点表示。时间迁移对于团体发现有着重要意义,所以在G-GCN基础上提出... （共6页）