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基于生成对抗网络的社区检测启发式学习( SEAL: Learning Heuristics for Community Detection with Generative Adversarial Networks )
Y Zhang Y Xiong Y Ye T Liu PS Yu
社区检测是一项重要的任务，有着广泛的应用。然而，社区并没有一个通用的定义，基于不同的假设提出了多种算法。在本文中，我们研究了半监督的社区检测问题，将网络中的几个社区作为训练数据，以发现更多的社区为目标。这种设置使得可以在没有任何先验知识的情况下从数据中学习社区的概念。我们提出了生成性对抗性学习的种子扩展(SEAL)，一种用于社区检测的学习启发式框架。SEAL包含一个生成的对抗性网络，其中鉴别器预测一个社区是真的还是假的，生成器通过隐式拟合真实社区的特征来生成欺骗鉴别器的社区。生成器是一个专门用于序列决策过程的图神经网络，通过策略梯度进行训练。此外，还提出了一个定位器，通过与生成器形成双重学习任务来避免众所周知的搭便车效应。最后但并非最不重要的是，利用种子选择器向发电机提供有希望的种子。我们在5个真实世界的网络上对SEAL进行了评估，证明了它的有效性。
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