社区发现 (Community detection)的经典方法有哪些？该领域最新的研究进展如何？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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万物皆网络，万字长文详解社区发现算法Louvain - 知乎
社区发现的目的也很简单，就是在图中找到一些“ 潜在的有特定关系的组织 ”，也就是社区 (community)。直观地说，社区发现（community detection）的一般目标是要探测网络中较为紧密的【块cluster】或是【社团community】。
【复杂网络分析】社区发现（Community Detection）算法简介_社区发现算法-CSDN博客
社区发现（Community Detection）是复杂网络分析的核心任务之一，旨在将网络划分为内部连接紧密、外部连接稀疏的子结构（社区）。
社区发现算法_百度百科
社区发现算法是由Herbert Simon于20世纪60年代提出的网络结构分析方法，旨在识别网络中连接紧密的节点群体，揭示网络结构与功能特征。其研究起源于子图分割问题，早期发展得益于Kernighan-Lin二分算法。
深度学习在社区发现中的应用与进展 - 懂AI
社区发现是复杂网络分析中的一个重要问题,旨在识别网络中具有相似特征或紧密联系的节点群组。近年来,随着深度学习技术的快速发展,将深度学习应用于社区发现问题已成为该领域的一个重要研究方向。
社区发现算法综述 - 知乎
网络中的一个社区是由一组节点构成的，它们彼此高度连接，而不像网络中的其他节点 (Yang等人2010)那样拥有相对随机散乱的关系。社区检测算法的一个关键作用在于可用于从网络中提取有用的信息。
GitHub - qinyuenlp CommunityDetection: 复杂网络社区发现算法、评价指标、常用数据集整理
复杂网络社区发现算法、评价指标、常用数据集整理 Contribute to qinyuenlp CommunityDetection development by creating an account on GitHub
ModelScope 魔搭社区
ModelScope——汇聚各领域先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。在这里，共建模型开源社区，发现、学习、定制和分享心仪的模型。
图社区发现算法--Leiden算法-CSDN博客
Leiden算法出自2019年的论文《From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities》，它是Louvain算法的改进社区发现算法，相比Louvain得到的社区质量更高，因为其移动策略速度也更快。