一种基于概率分布分层图聚类网络的社区检测模型

摘要： 为了捕捉网络的隐藏结构,减少社区检测模型对初始参数选择的依赖性,提出一种基于概率分布分层图聚类网络(HGCPD)的社区检测模型.首先,利用图卷积网络学习和缓存图中节点的特征表示;然后,引入一种基于节点对相似度概率的分层聚类方法,在不同层次上递归地构建社区结构;最后,探究模型超参数优化问题,设计贝叶斯优化方法自动调整参数,从而提升模型效率.在多个不同规模的网络数据集上的实验表明,... （共6页）