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2013-05-23 12:21
求翻译：Discovering a community structure is fundamental for uncovering the links between structure and function in complex networks. In this paper, we discuss an equivalence of the objective functions of the symmetric nonnegative matrix factorization (SNMF) and the maximum optimization of modularity density. Based on this equ是什么意思？ 待解决
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Discovering a community structure is fundamental for uncovering the links between structure and function in complex networks. In this paper, we discuss an equivalence of the objective functions of the symmetric nonnegative matrix factorization (SNMF) and the maximum optimization of modularity density. Based on this equ
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
发现一个群落结构是根本揭示复杂网络结构和功能之间的联系。
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2013-05-23 12:23:18
发现社区结构为揭露结构和作用之间的链接是根本的在复杂网络。在本文，我们谈论目标函数的相称非负矩阵工厂化(SNMF)和模块化密度的最大优化的相等。凭这相等，我们开发一种新的算法，命名所谓的SNMF-SS，通过结合SNMF和一种半被监督的使成群的方法。
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2013-05-23 12:24:58
发现社区结构为揭露结构和作用之间的链接是根本的在复杂网络。 在本文，我们谈论目标函数的相称nonnegative矩阵工厂化SNMF和模块化 (密度的) 最大优化的相等。 凭这相等，我们开发一种新的算法，命名所谓的SNMF-SS，通过结合SNMF和一种半被监督的使成群的方法。 早先基于NMF的算法只经常遭受测量的网络拓扑结构的制约从一透视，但我们的算法用途一个半被监督的机制摆脱制约。 算法说明并且与鬼成群和NMF比较通过使用人为例子和其他经典真实世界的网络。 当社区结构是阴暗的时，实验性结果在案件显示提出的方法的意义，特别。
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2013-05-23 12:26:38
社区结构发现，对于揭示结构和功能的复杂网络之间的联系至关重要。在本文中，我们讨论了一个等价的对称非负矩阵分解 （SNMF） 的目标函数和模块化密度的最大优化。我们基于这种等价，开发一种新的算法，所谓的 SNMF SS，名叫效果和半监督聚类方法相结合。以前的 NMF 算法经常遭受测量从只有一个角度来看，网络拓扑结构的限制但我们的算法使用半监督的机制来摆脱限制。该算法是说明与比较谱聚类与非负矩阵分解利用人工的例子和其他经典真实的网络世界。实验结果表明该方法的意义尤其是在社会结构是模糊不清的情况下。
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2013-05-23 12:28:18
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