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一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法
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一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法
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一种基于粗糙集的社区结构发现算法
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提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。
一种局部的重叠社区发现方法
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研究重叠社区发现技术,可以将重叠社区转化为非重叠的社区发现。通过分裂结点后,使用已有的非重叠社区发现算法来进行社区划分,然后将分裂后的结点还原为源结点即可发现重叠社区。而结点是否分裂由分裂系数来衡量。使用局部的方法来计算结点的分裂系数,并分裂具有较大分裂系数的结点。实验表明此方法可以有效地发现重叠社区,并从时间复杂度上优于基于全局的方法。
基于拓扑结构的密度峰值重叠社区发现算法
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一种基于粗糙集的警报事件聚合方法,郭韬,刘建毅,在部署了多个IDS的网络中,同一种基于粗糙集的警报事件聚合方法一安全事件可能会触发多次警报,从而使更加重要的警报更难以被发现
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为提高多分类器系统的分类精度, 提出了一种基于粗糙集属性约简的分类器集成方法MCS_ARS。该方法利用粗糙集属性约简和数据子集划分方法获得若干个特征约简子集和数据子集, 并据此训练基分类器; 然后利用分类结果相似...
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基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法
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一种基于重叠社区检测的TAL管理方法
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基于近年来发展的社区发现概率模型的可解释性,对现有的性能较好的基于节点中心度和流行度的社区划分链接模型 PPL进行扩展,给出了一种新的可以结合节点内容的组合模型PPL-DC。该模型不但可解决节点属性的选择问题,并可充分利用节点间的链接关系。实验结果表明,新给出的PPL-DC模型优于单纯的链接模型及已有的链接和内容相结合的组合模型。
基于粗糙集的属性约简算法研究
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为克服这个缺点,提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则,按决策规则语义构建一种不完全连接的神经网络。根据决策语义规则,计算并初始化网络的参数,减少网络训练的迭代次数...
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