社区检测（community detection）又被称为是社区发现，它是用来揭示网络聚集行为的一种技术。社区检测实际就是一种网络聚类的方法，这里的“社区”在文献中并没有一种严格的定义，我们可以将其理解为一类具有相同特性的节点的集合。
近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于复杂网络领域中的大牛Newman提出了一种模块度（modularity）的概念，从而使得网络社区划分的优劣可以有一个明确的评价指标来衡量。一个网络不通情况下的社区划分对应不同的模块度，模块度越大，对应的社区划分也就越合理；如果模块度越小，则对应的网络社区划分也就越模糊。
本资源整理了基于深度学习算法的社区检测精选综述、论文、数据集及工具等资源，分享给大家。
资源整理自网络，源地址：https://github.com/FanzhenLiu/Awesome-Deep-Community-Detection
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