CommDGI

可获得的关键信息：

1.利用kmeans确定聚类中心点，然后在通Community Mi计算作为本地和聚类中心的分数

2.利用解纠缠，(这个可能有用，把整个问题当做最优传输问题）

3.加了一个评估模块化的损失（画蛇添足）

这篇文章提到的思想：

• 互信息MI(互信息：D(hi,S)
• randout:通俗来讲就是汇聚邻接矩阵和特征向量来得到图的全局信息
• BCE loss
• kmeans软聚类：其在

(Zhang 等, 2020, p. 1847)

理解：其可以作为一个最优传输问题