ComE: Node到社区的嵌入方法

Starting from node-level embeddings and progressing towards community-level embeddings, the method effectively captures the structural and semantic relationships within complex networks.

这篇文章是首次提出社区嵌入方法的第一篇文章。其思路是首先采用Line方法对first-order和second-order loss进行训练以获得嵌入表示，并通过GMM模型完成聚类任务（如图3所示），最终得出community embedding的生成过程（如图1所示）。文章的主要贡献在于实现了从(first-order and second-order loss training)到(node embedding and community detection)的完整闭环流程，并且所建立的模型能够同时进行node-level的嵌入学习以及community-level的检测。

研究者在 community detection 以及 Node Classi