Community detection is a fundamental and important issue in network science, but there are only a few community detection algorithms based on graph neural networks, among which unsupervised algorithms are almost blank. By fusing the high-order modularity information with network features, this paper proposes a Variational Graph AutoEncoder Reconstruction based community detection VGAER for the first time, and gives its non-probabilistic version. They do not need any prior information. We have carefully designed corresponding input features, decoder, and downstream tasks based on the community detection task and these designs are concise, natural, and perform well (NMI values under our design are improved by 59.1% - 565.9%). Based on a series of experiments with wide range of datasets and advanced methods, VGAER has achieved superior performance and shows strong competitiveness and potential with a simpler design. Finally, we report the results of algorithm convergence analysis and t-SNE visualization, which clearly depicted the stable performance and powerful network modularity ability of VGAER. Our codes are available at https://github.com/qcydm/VGAER.


翻译:社区探测是网络科学中一个根本性和重要问题,但仅有少数基于图形神经网络的社区探测算法,其中未受监督的算法几乎是空白的。通过将高阶模块化信息与网络特征混为一谈,本文件首次提出基于网络特征的动态图形自动编码器重建基于社区探测VGAER, 并给出其非概率化版本。它们不需要任何先前的信息。 我们根据社区探测任务仔细设计了相应的输入特征、解码器和下游任务,这些设计简洁、自然和良好(我们设计的NMI值改善了59.1% - 565.9% ) 。根据一系列广泛的数据集和先进方法的实验,VGAER取得了优异性,并以更简单的设计显示了强大的竞争力和潜力。最后,我们报告了算法趋同分析和t-SNE可视化的结果,清楚地描述了VGAER的稳定性能和强大的网络模块化能力。我们的代码可以在 https://github.com/qcymb/VGAER上查到。

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