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高斯图模型的邻居筛选下的误发现率控制
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内容提要

该研究使用图神经网络的有监督学习方法解决社区检测问题，比信念传播算法表现更好。同时，对线性GNN进行社区检测问题训练的优化梯度进行了分析。

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关键要点

  • 该研究使用图神经网络的有监督学习方法解决社区检测问题。
  • 图神经网络在数据驱动和无准入下表现优于信念传播算法。
  • 在实际数据集上，图神经网络也获得了良好的表现。
  • 首次分析了使用线性GNN进行社区检测问题训练的优化梯度。
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标签

优化梯度 信念传播算法 图神经网络 有监督学习 社区检测
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