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基于密度峰值聚类的流量异常检测方法，曾霄笑，杨杨，在网络中，流量是体现网络状态的一个重要数据，网络流量的异常通常反映出网络中的异常状态。通过对流量进行异常检测，能够及时发

与无监督聚类相比，半监督聚类是利用一部分先验信息来更好地挖掘和理解数据的内在结构，并紧密遵从用户的偏好。现有的典型半监督聚类算法仅仅适合于低维数据，文中提出一种新颖的基于判别分析的半监督聚类算法来解决

针对微视频语义标注问题，提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度，以镜头事件为单位，用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法，优化目标函数，使得最终的聚类结果既体现

基于结构特征聚类的相似代码检索方法，王克朝，王甜甜，针对基于图的相似代码检测方法复杂度高、对代码多样化识别能力有限等问题，提出基于结构特征聚类的方法。首先将代码表示为控制依

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