NMLPA: Uncovering Overlapping Communities in Attributed Networks via a Multi-Label Propagation Approach
NMLPA: Uncovering Overlapping Communities in Attributed Networks via a Multi-Label Propagation Approach
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NMLPA：通过多标签传播方法发现属性网络中的重叠社区
DOI：
10.3390/s19020260
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发表时间：
2019-01
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Wang Binbin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huang Bingyang;Wang Chaokun;Wang Binbin
随着真实的世界中实体信息的不断丰富，许多具有属性节点的网络被提出并得到了广泛的研究。在这些属性网络中，社区检测是一项重要的任务，旨在发现内部节点所在的组
With the enrichment of the entity information in the real world, many networks with attributed nodes are proposed and studied widely. Community detection in these attributed networks is an essential task that aims to find groups where the intra-nodes are
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大规模无线传感器网络中基于机器学习的定位。
DOI：
10.3390/s18124179
发表时间：
2018-11-28
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Bhatti G
通讯作者：
Bhatti G
DOI：
10.4236/sn.2013.23012
发表时间：
2013-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Wei-Gang Hu
通讯作者：
Wei-Gang Hu
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
IEEE Data Eng. Bull.
影响因子：
--
作者：
Xin Huang;Hong Cheng;J. Yu
通讯作者：
Xin Huang;Hong Cheng;J. Yu
DOI：
--
发表时间：
2009-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jonathan D. Chang;D. Blei
通讯作者：
Jonathan D. Chang;D. Blei
DOI：
10.1109/icdm.2010.95
发表时间：
2010-12
期刊：
2010 IEEE International Conference on Data Mining
影响因子：
--
作者：
Stephan Günnemann;Ines Färber;Brigitte Boden;T. Seidl
通讯作者：
Stephan Günnemann;Ines Färber;Brigitte Boden;T. Seidl