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A Local Perspective-Based Overlapping Community Detection Model
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- LQ-GCN模型通过Bernoulli-Poisson构建社区隶属矩阵。
- 该模型通过局部模块化目标函数提高聚类结果的质量和准确性。
- 实验结果表明，LQ-GCN在多个基准数据集上优于基线模型。
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