A Local Perspective-Based Overlapping Community Detection Model

本研究针对现有社区检测方法未能有效利用社区级特征的问题，提出了一种新的局部社区视角模型LQ-GCN。该模型利用Bernoulli-Poisson模型构建社区隶属矩阵，并通过局部模块化目标函数提高聚类结果的质量和准确性，实验表明其在多个基准数据集上相比于基线模型有显著提升。

本研究提出了一种新模型LQ-GCN，解决了社区检测方法未充分利用社区特征的问题。该模型通过Bernoulli-Poisson构建社区隶属矩阵，提升了聚类结果的质量，实验表明其在多个数据集上优于基线模型。

Bernoulli-Poisson LQ-GCN model 特征利用 社区检测 聚类结果
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