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結(jié)合社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)屬性與結(jié)構(gòu)信息，提出一種子空間異常社區(qū)檢測(cè)方法。在待檢測(cè)社區(qū)集合中，設(shè)計(jì)基于屬性平均距離的子空間求解策略、基于負(fù)熵加權(quán)的子空間推斷策略及子空間融合求解策略，挖掘每個(gè)社區(qū)的屬性權(quán)重子空間，并根據(jù)社區(qū)結(jié)構(gòu)關(guān)系定義社區(qū)質(zhì)量評(píng)估模型量化社區(qū)質(zhì)量分?jǐn)?shù)，從而獲得質(zhì)量分?jǐn)?shù)較低的異常社區(qū)集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常社區(qū)，并且在人工網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上相比AMEN、SODA等檢測(cè)方法具有更好的魯棒性和可擴(kuò)展性。
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