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李国朋; 潘志松; 姚清; 李德毅;
中国人民解放军理工大学 指挥信息系统学院 南京 210007;
中国人民解放军西安通信学院 西安 710106;
中国电子设备系统工程公司 北京 100079;
中国电子设备系统工程公司研究所 北京 100039;
非负矩阵分解(NMF); 社区结构; 先验信息; 复杂网络;
机译:使用具有SimRank相似性度量的分布式健壮非负矩阵分解来改善基于NMF的社区发现
机译:使用非负矩阵分解的社区发现
机译:通过异构链接协会和融合社区发现社区发现
机译:复杂网络中的社区发现算法。
机译:通过动力学进行的贝叶斯双聚类:算法测试与随机聚集的比较以及特定于应用程序的先验信息的计算
机译:不同社区发现算法复杂网络社区结构分区优化的比较
机译:基于广义信息矩阵融合的异构轨道到轨道融合算法
机译:空间表面先验信息反射率估计(SPIRE)算法
机译:使用融合算法,融合方法和集成微机电系统传感器测斜仪融合传感信号的传感装置
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