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一、密度聚类基于距离的方法–适用于发现类球状的簇–在交通等领域，非球状簇的挖掘效果较差–判断是否“聚”的依据不仅仅有距离基于密度进行聚类的思想–发现“密”的区域–判断密的区域的连通性–DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）适应噪声的基于密度的空间聚类...
这里写目录标题1.前言2.背景和动机1.前言文献的题目：NeuralGraphCollaborativeFiltering（神经图协同过滤）来源：SIGIR2019作者：中国科学技术大学北京研究院(北京中科研究院)_何向南教授这是何向南教授团队在SIGIR2019发表的一篇文章...
Partition-basedmethods：其原理简单来说就是，想象你有一堆散点需要聚类，想要的聚类效果就是“类内的点都足够近，类间的点都足够远”。首先你要确定这堆…
论文摘要：为了捕获更高阶的结构特征，大多数基于GNN的算法学习结合k跳邻居信息的节点表示。由于查询k-hop邻居的时间复杂度很高，大多数图算法无法部署在巨大的密集时间网络中来执行…
【论文】HyperspectralImageClustering:CurrentAchievementsandFutureLines高光谱聚类：研究现状及发展趋势参考文献：H.Zhai,H.Zhang*,P.Li,L.Zhang(2021).HyperspectralImageClustering:CurrentAchievementsandFutureLines.IEEE...
高阶交互作用下合作的演化：从网络到超图|网络科学论文速递16篇.摘要：许多实际系统的强烈特征是集体合作现象，其存在和性质仍然需要令人满意的解释。.与它们的集体性质相一致，他们要求提供超越成对模型（例如图）的新的，更准确的描述，在成对...
反过来，高阶连接通常是多层网络应用程序的关键。最近一篇发表于PNAS的论文中，研究人员将拓扑数据分析的概念引入到复杂的多层网络的研究中，提出了一种网络聚类的拓扑方法，他们将这种方法称为基于持续性图的聚类（clusteringofmultilayernetworks，CPD）。
摘要：通信信号的调制识别在信号检测与信号解调之间起着重要的作用,是信号分析的重要组成部分,不论在军用还是民用方面都有着广泛的应用.近年来调制技术发展较快,出现了许多新调制方式,多进制正交振幅调制(MQAM)能够较好的利用频带及信道资源,因此受到卫星通信及网络通信的青睐.所以,研究...
在对高阶关系进行抽样时，我们通过图上的代数距离来强化相似性。我们还介绍了整体嵌入，将两者结“两全其美”的嵌入。所提出的方法在链路预测和推荐任务上进行评估，并与其他最先进的…
论文引入了种子用户聚类和深度学习look-alike模型迭代训练的方法。基于种子用户到目标用户的的look-alike模型，只需种子用户和目标用户的向量表示灌入预测模型，候选的文章就可以被推荐出来。
一、密度聚类基于距离的方法–适用于发现类球状的簇–在交通等领域，非球状簇的挖掘效果较差–判断是否“聚”的依据不仅仅有距离基于密度进行聚类的思想–发现“密”的区域–判断密的区域的连通性–DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）适应噪声的基于密度的空间聚类...
这里写目录标题1.前言2.背景和动机1.前言文献的题目：NeuralGraphCollaborativeFiltering（神经图协同过滤）来源：SIGIR2019作者：中国科学技术大学北京研究院(北京中科研究院)_何向南教授这是何向南教授团队在SIGIR2019发表的一篇文章...
Partition-basedmethods：其原理简单来说就是，想象你有一堆散点需要聚类，想要的聚类效果就是“类内的点都足够近，类间的点都足够远”。首先你要确定这堆…
论文摘要：为了捕获更高阶的结构特征，大多数基于GNN的算法学习结合k跳邻居信息的节点表示。由于查询k-hop邻居的时间复杂度很高，大多数图算法无法部署在巨大的密集时间网络中来执行…
【论文】HyperspectralImageClustering:CurrentAchievementsandFutureLines高光谱聚类：研究现状及发展趋势参考文献：H.Zhai,H.Zhang*,P.Li,L.Zhang(2021).HyperspectralImageClustering:CurrentAchievementsandFutureLines.IEEE...
高阶交互作用下合作的演化：从网络到超图|网络科学论文速递16篇.摘要：许多实际系统的强烈特征是集体合作现象，其存在和性质仍然需要令人满意的解释。.与它们的集体性质相一致，他们要求提供超越成对模型（例如图）的新的，更准确的描述，在成对...
反过来，高阶连接通常是多层网络应用程序的关键。最近一篇发表于PNAS的论文中，研究人员将拓扑数据分析的概念引入到复杂的多层网络的研究中，提出了一种网络聚类的拓扑方法，他们将这种方法称为基于持续性图的聚类（clusteringofmultilayernetworks，CPD）。
摘要：通信信号的调制识别在信号检测与信号解调之间起着重要的作用,是信号分析的重要组成部分,不论在军用还是民用方面都有着广泛的应用.近年来调制技术发展较快,出现了许多新调制方式,多进制正交振幅调制(MQAM)能够较好的利用频带及信道资源,因此受到卫星通信及网络通信的青睐.所以,研究...
在对高阶关系进行抽样时，我们通过图上的代数距离来强化相似性。我们还介绍了整体嵌入，将两者结“两全其美”的嵌入。所提出的方法在链路预测和推荐任务上进行评估，并与其他最先进的…
论文引入了种子用户聚类和深度学习look-alike模型迭代训练的方法。基于种子用户到目标用户的的look-alike模型，只需种子用户和目标用户的向量表示灌入预测模型，候选的文章就可以被推荐出来。
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