论文研究一种基于密度峰值聚类的社区发现算法 .pdf

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一种多目标动态社交网络重叠社区发现算法，王俊玲，左兴权，近年来，动态网络社区发现算法的研究逐渐受到人们关注，并取得了一些成果，但国内外关于动态社交网络的研究还只处于起步阶段，所

密度峰值聚类算法（DensityPeaksClustering，DPC），是一种基于密度的聚类算法，该算法具有不需要指定聚类参数，能够发现非球状簇等优点。针对密度峰值算法凭借经验计算截断距离[dc]无

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提出一种基于用户社区结构的用户兴趣关联规则发现方法,通过对用户按照兴趣进行社区划分,挖掘社区群体的共同兴趣,高效地发现兴趣之间的关联规则。对兴趣关联规则的特点进行了研究,分析发现有效关联规则均产生于社

一种基于加权边介数的web社区发现方法,胡桓,,web是一个复杂超文本所组成的巨大的信息源,而且以很快的速度在不断的扩大。针对这样一个不断变化的信息源,如何利用和发现web中的