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融合节点属性与结构信息的子空间异常社区检测方法: 收藏
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引用; 《计算机工程》2020年第6期46卷 94-102页; 作者：赵琪琪马慧芳刘海姣贾俊杰西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004; 结合社区中的节点属性与结构信息,提出一种子空间异常社区检测方法。在待检测社区集合中,设计基于属性平均距离的子空间求解策略、基于负熵加权的子空间推断策略及子空间融合求解策略,挖掘每个社区的属性权重子空间,并根据社区结构关系...; 结合社区中的节点属性与结构信息,提出一种子空间异常社区检测方法。在待检测社区集合中,设计基于属性平均距离的子空间求解策略、基于负熵加权的子空间推断策略及子空间融合求解策略,挖掘每个社区的属性权重子空间,并根据社区结构关系定义社区质量评估模型量化社区质量分数,从而获得质量分数较低的异常社区集合。实验结果表明,该方法可以准确地发现异常社区,并且在人工网络和真实网络数据集上相比AMEN、SODA等检测方法具有更好的鲁棒性和可扩展性。; 来源：详细信息评论

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