近日，研究组博士研究生程俊伟在社区检测方面的研究论文“Unveiling community structures in static networks through graph variational Bayes with evolution information”在《Neurocomputing》正式发表。该论文从社区演化的角度提出将演化信息与静态网络信息相结合，实现GNN局部低频信号向全局低频信号的细粒度传播，以提升每个节点社区分配的准确性。论文的开源代码及课题组相关工作的开源代码可从https://github.com/GDM-SCNU获取。

  《Neurocomputing》在中科院最新分区表中属于计算机科学2区TOP期刊，最新SCI影响因子为6.0.