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基于图神经网络的异质网络社区发现算法及展示系统研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，数据呈现出爆炸式增长，数据类型和结构也愈发复杂多样。异质网络作为一种能够有效描述复杂数据关系的模型，在现实世界中广泛存在。例如，社交网络中包含用户、群组、话题等多种类型的节点以及关注、评论、分享等不同类型的边；学术网络涵盖作者、论文、期刊、会议等多种节点，以及引用、发表、参与等复杂的边关系；电商网络包含用户、商品、店铺、品牌等节点，以及购买、收藏、浏览等边。这些异质网络蕴含着丰富的信息，然而，其复杂性也给数据分析和处理带来了巨大的挑战。

社区发现作为复杂网络分析中的重要任务，旨在从网络中识别出