以下是对稿件《基于图神经网络和社群检测的异常检测方法》的审稿意见，以《软件导刊》期刊审稿专家的角度给出：

审稿意见

一、稿件概述

该稿件提出了一种基于图神经网络（GCN）和社群检测的两阶段异常检测方法，旨在提高图结构数据中的异常检测性能。文章首先介绍了研究背景、相关工作及研究动机，随后详细阐述了所提出方法的两个主要阶段：社群检测和异常检测，并通过实验验证了方法的有效性。

二、优点

1. 选题新颖，方法独特：将图神经网络和社群检测相结合，用于图结构数据的异常检测，这一思路新颖且具有创新性。通过社群检测辅助异常检测，提高了检测的准确性和全面性。

2. 理论分析深入：文章对GCN、社群检测及异常检测的基本原理进行了详细阐述，理论推导清晰，逻辑严密。

3. 实验设计合理：实验部分使用了多个公开数据集，并与多种基线方法进行了对比，实验数据详实，结果分析全面。

4. 应用前景广泛：该方法不仅适用于社交网络中的欺诈检测，还可应用于金融交易网络、电力系统网络等多个领域，具有较大的应用潜力。

三、存在问题及改进建议

1. 引言部分：
   • 建议在引言部分进一步强调图结构数据异常检测的重要性和挑战，以更明确地突出文章的研究意义。
   • 引用文献可以更新一些，尤其是近五年的相关研究成果，以体现研究的前沿性。
2. 理论推导：
   • 部分数学公式和推导过程较为复杂，建议增加注释或说明，以帮助读者更好地理解。
   • 公式编号存在重复（如公式中多次使用了“(1)”），请统一编号规则。
3. 实验部分：
   • 在实验对比中，虽然列出了多种基线方法，但部分方法的实现细节未明确说明，可能影响实验结果的公正性。建议补充基线方法的实现细节或引用相关文献。
   • 实验结果分析中，可以增加一些定性的案例分析，以更直观地展示所提出方法的效果。
4. 讨论与结论：
   • 讨论部分可以进一步深入分析所提出方法的局限性，并提出可能的改进方向。
   • 结论部分可以更加简洁明了，突出主要研究成果和创新点。
5. 语言表达：
   • 全文语言较为流畅，但部分段落较长，建议适当分段，以提高可读性。
   • 注意统一专业术语的使用，避免出现同一概念多种表述的情况。
6. 图表和注释：
   • 图表中的注释需更加详细，确保读者能够准确理解图表内容。
   • 部分图表的数据标签存在重叠或遮挡现象，建议调整图表布局或字体大小。

四、综合评价

总体而言，该稿件提出了一种创新的异常检测方法，具有较高的学术价值和应用前景。然而，文章在部分细节处理上仍有提升空间。建议作者根据审稿意见进行认真修改和完善，以进一步提升稿件质量。在修改完成后，该稿件有望被《软件导刊》录用发表。

希望以上审稿意见对作者有所帮助，祝稿件发表顺利！