有效分布式图嵌入训练的Leiden-Fusion划分方法

图神经网络 (GNN) 通过学习特征和连接信息的二元性来检测图中的社区。研究发现，GNN可以将节点聚类到社区中，而不需要与基准进行比较。然而，该方法在预测基准性能方面存在局限性。模块度可用于超参数优化和模型选择，但当空间包含冲突信号时，GNN无法平衡信息的二元性。