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社區(qū)檢測兩篇論文分別被CCF A刊TKDE和B會DASFAA錄用

      近日,研究組在圖機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)檢測方面的兩篇論文經(jīng)過嚴(yán)格的同行評審,分別正式錄用在CCF A類期刊TKDE和B類會議DASFAA,具體信息如下:
      論文1:Rethinking variational Bayes in community detection from graph signal perspective.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE).第1作者為博士研究生程俊偉.該工作主要從圖信號處理視角分析了VGAE中的變分貝葉斯推理處理高低頻信號的內(nèi)在機(jī)制及其對社區(qū)檢測性能的影響,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的變分貝葉斯插件VBPG,可以用于提高現(xiàn)有基于VGAE的社區(qū)檢測方法性能。
      論文2:Boost dynamic community detection via exploiting member transition information. In Proceedings of the 30th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA25).第1作者為碩士研究生潘仲宇.該工作提出了一種基于成員遷移信息對比學(xué)習(xí)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測方法,首先設(shè)計(jì)穩(wěn)定狀態(tài)檢測機(jī)制CMTD提取社區(qū)成員遷移信息并作為額外的對比學(xué)習(xí)自監(jiān)督信號,然后通過引入獨(dú)立性準(zhǔn)則HSIC捕捉快照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的局部不平滑性,最后通過對比學(xué)習(xí)損失和HSIC損失聯(lián)合優(yōu)化圖卷積網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而有效地發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量動態(tài)社區(qū)。
       TKDE和DASFAA分別為中國計(jì)算機(jī)學(xué)會CCF認(rèn)定的數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域A類期刊和B類會議,創(chuàng)辦歷史久遠(yuǎn),具有較高的權(quán)威性和影響力,其中DASFAA2025(第30屆)今年5月份將在新加坡舉行。


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