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基于改进完全子图模型的关注对象多社区发现研究
1
作者
封红旗
雷晨阳
+1 位作者
沈田予
杨长春
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期674-678,共5页
为实现用户和关注对象的多社区划分,针对完全子图模型不能进行多类分类的缺陷,该文引入了阈值划分方法,提出基于改进完全子图模型的社区发现算法。实验表明:与经典数据挖掘算法K-medoids相比,该文算法具有更高的准确性。
关键词
完全子图模型
关注对象
多类
阈值划分
数据挖掘算法
下载PDF
职称材料
题名
基于改进完全子图模型的关注对象多社区发现研究
1
作者
封红旗
雷晨阳
沈田予
杨长春
机构
常州大学信息科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期674-678,共5页
基金
国家自然科学基金(61272367)
江苏省科技厅项目(BZ2010021)
+1 种基金
江苏省研究生培养创新工程项目(20120515)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2014037-08)
文摘
为实现用户和关注对象的多社区划分,针对完全子图模型不能进行多类分类的缺陷,该文引入了阈值划分方法,提出基于改进完全子图模型的社区发现算法。实验表明:与经典数据挖掘算法K-medoids相比,该文算法具有更高的准确性。
关键词
完全子图模型
关注对象
多类
阈值划分
数据挖掘算法
Keywords
complete subgraph model
concerned objects
multi-classification
threshold division
data mining algorithm
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进完全子图模型的关注对象多社区发现研究
封红旗
雷晨阳
沈田予
杨长春
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
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