META-CODEは、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しい再構築損失によって訓練されたコミュニティ所属エンベッディングを生成し、コミュニティ所属に基づいたノードクエリを介したネットワーク探索、および探索されたネットワークからのエッジ接続に基づくSiameseニューラルネットワーク モデルを使用して、重なり合うコミュニティを効果的に検出します。META-CODEは他の競合手法と比較して65.55%までの顕著な利益を達成しました。また、各部分の影響や理論的発見、推定される通信量なども評価されました。
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핵심 통찰 요약
by Yu Hou,Cong ... 게시일 arxiv.org 03-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2304.04497.pdf더 깊은 질문