【摘 要】
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社区发现对于理解复杂系统的整体组织及其功能特性具有重要意义,在个性化服务、广告营销、舆情传播甚至犯罪团伙发现等领域具有广泛的应用场景。近年来,在机器学习聚类问题方
【机 构】
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中国电子科学研究院,西安电子科技大学
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0820503),北京市科技新星计划项目(Z181100006218041),北京市科技计划项目(Z181100009018008)
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社区发现对于理解复杂系统的整体组织及其功能特性具有重要意义,在个性化服务、广告营销、舆情传播甚至犯罪团伙发现等领域具有广泛的应用场景。近年来,在机器学习聚类问题方面获得较好效果的集成聚类被引入社区发现问题的研究中,以提升社区发现的精确度和稳定性。本文通过将集成方法、集成聚类选择与社区发现相结合,提出了一个社区发现的集成聚类方法框架。首先通过集成选择获得较高质量的集成成员子集,之后通过模块度赋予成员不同的重要性权值,从而集成成员中发现的信息来改进社区发现效果。在几个真实网络上与其他经典社区发现算法进行对比实
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