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通过图卷积神经网络推动社区检测：连接拓扑与属性凝聚
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的社区检测方法TAS-Com，解决了训练过程中的次优收敛和拓扑连通性不足的问题。通过新损失函数和Leiden算法的优化，显著提高了模块性和与人工标记的一致性，实验结果表明其优于多种现有算法。
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关键要点
- 提出了一种新颖的社区检测方法TAS-Com。
- 解决了训练过程中的次优收敛和拓扑连通性不足的问题。
- 通过新损失函数和Leiden算法的优化，显著提高了模块性。
- 与人工标记的一致性得到了提升。
- 实验结果表明TAS-Com优于多种现有算法。
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