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利用深度强化学习的反事实图搜索进行社区成员隐藏
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了网络社区发现的统一架构，综述了概率图模型和深度学习两类方法，并释放了基准数据集。该研究为未来研究提供了基础。

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关键要点

  • 提出了一种网络社区发现方法的统一架构。
  • 对现有的社区检测方法进行了全面的综述。
  • 将现有的方法分为两类：概率图模型和深度学习。
  • 释放了几个基准数据集，并概述了这些数据集的应用。
  • 为进一步研究这一领域的挑战和未来方向提供了基础。
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标签

基准数据集 未来研究 概率图模型 深度学习 深度强化学习 网络社区发现
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