做家：XingSu

单元：麦考瑞大学

协商方位：人为智能与数据科学

社区觉察可以揭发百般网络中成员的特色与关联，在网络剖析中具备紧要意义。比年来，深度进修技能在觉察社区布局时，以解决高维数据的上风获得了显著的进展。

本文将为众人讲解一篇年最新深度进修社区觉察综述。该综述包含了基于深度进修的社区觉察最新法子，并将其分为六大类：基于卷积网络的法子、基于图留意力网络(GAT)的法子、基于生成对立网络(GAN)的法子、基于主动编码器(AE)的法子、基于深度非负矩阵分解(DNMF)的法子、基于深度零落滤波(DSF)的法子。其它，该综述归纳了响应的基准数据集、评价目标和开源代码，概括了深度社区觉察在不同范围的本质运用途景。结尾，做家商议了深度进修为社区觉察题目所带来的百般机会与挑战，倡议了十二个来日协商方位。

论文

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