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HACD: Community Detection Using Attribute Semantics and Mesoscopic Structures
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新模型HACD，基于异构图注意力网络，解决了传统社区检测方法忽视节点属性相似性和中观结构的问题。实验结果表明，HACD在多个任务中表现优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新模型HACD，基于异构图注意力网络。
- HACD解决了传统社区检测方法忽视节点属性相似性和中观结构的问题。
- 通过引入属性级注意机制和社区成员函数，HACD能够更有效地识别和增强社区结构的稳健性。
- 实验证明HACD在多个社区检测任务中优于现有先进方法。
- 社区检测在揭示紧密连接的子图方面发挥着重要作用，应用于推荐系统和异常检测等多个实际场景。
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