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J-GLOBAL ID:201702212322948882   整理番号:17A0534547

改良完全部分グラフモデルに基づく注目対象マルチコミュニティ発見研究【JST・京大機械翻訳】

Concerned objects multi-community detection based on improved complete subgraph model
著者 (4件):
資料名:
巻: 40  号:ページ: 674-678  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2961A  ISSN: 1005-9830  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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ユーザと注目対象のマルチコミュニティ分割を実現するために,完全部分グラフモデルにおけるマルチ分類の欠陥を解決するために,本論文は閾値分割法を導入して,改良完全グラフモデルに基づくコミュニティ発見アルゴリズムを実験結果は以下を示す。古典的データマイニングアルゴリズムと比較して,本アルゴリズムは,より高い精度を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (9件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  計算機利用技術一般  ,  ロボットの運動・制御  ,  計算機網  ,  トラヒック理論  ,  システム最適化手法  ,  電話・データ通信・交換一般  ,  信号理論  ,  その他の情報処理 

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