社区检测性能显著提升
通过调制期望与方差推断中的高低频信号，提升后验分布与真实分布的拟合精度，无需改动原有模型即可增强社区检测方法性能。
Cheng, Junwei · 汤庸 · 贺超波 · Pengxing, Feng · Kunlin, Han · 官全龙
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2025
通过在期望推断中压缩低频信号，减少对全局结构的过度平滑，降低社区边界的模糊程度。
将调制后的频率信号用于生成新的高斯分布，使后验分布更接近未知的真实分布，且无需改动现有方法模块。
作为插件集成到多种变分贝叶斯方法中，在大多数数据集上带来一致的性能提升，无需修改原有代码框架。