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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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2 篇 local gradient d...
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1 篇 huaxin zhang
1 篇 keyin cao
1 篇 cao keyin
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2 篇 英文

检索条件"主题词=Local gradient descent algorithm"

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Fuzzy Modularity Based Louvain algorithm For Overlapping Community Detection 4

Fuzzy Modularity Based Louvain Algorithm For Overlapping Com...

引用

4th International Conference on Intelligent Information Processing (ICIIP)

作者： Cao, KeYin Liu, Yu Zhang, HuaXin Guilin Univ Technol Coll Informat Sci & Engn Guangxi Key Lab Embedded Technol & Intelligent Sy Guilin Peoples R China

ISBN: (纸本)9781450361910

Due to the fact that things may belong to multiple classifications, the traditional community partition algorithm cannot meet increasingly changing demands;the existing overlapping community partition algorithm still requires specific parameters in advance due to its poor stability. In this paper, a proposition for an overlapping community based on Louvain algorithm is proposed. By introducing fuzzy modularity and calculating the membership matrix of the node for each community, the calculation of the membership matrix is optimized by using the local gradient descent algorithm, so that the node can be assigned to multiple communities simultaneously. With higher accuracy, solid stability and shorter running time (when compared with the original Louvain algorithm), the algorithm in the larger community can be safely applied to the fields of recommendation or prediction.

关键词： Louvain algorithm Fuzzy modularity Membership matrix local gradient descent algorithm

来源：评论

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Fuzzy Modularity Based Louvain algorithm For Overlapping Community Detection 19

Fuzzy Modularity Based Louvain Algorithm For Overlapping Com...

引用

Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Information Processing

作者： KeYin Cao Yu Liu HuaXin Zhang College of Information Science and Engineering Guangxi key Laboratory of Embedded Technology and Intelligent System Guilin University of Technology Guilin China

ISBN: (纸本)9781450361910

Due to the fact that things may belong to multiple classifications, the traditional community partition algorithm cannot meet increasingly changing demands; the existing overlapping community partition algorithm still requires specific parameters in advance due to its poor stability. In this paper, a proposition for an overlapping community based on Louvain algorithm is proposed. By introducing fuzzy modularity and calculating the membership matrix of the node for each community, the calculation of the membership matrix is optimized by using the local gradient descent algorithm, so that the node can be assigned to multiple communities simultaneously. With higher accuracy, solid stability and shorter running time (when compared with the original Louvain algorithm), the algorithm in the larger community can be safely applied to the fields of recommendation or prediction.

关键词： Membership matrix local gradient descent algorithm Louvain algorithm Fuzzy modularity

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