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一种基于属性平均距离的子空间求解策略

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.51 MB | 2021-04-02

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　　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。

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