【摘 要】
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非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金;数字出版国家重点实验室专项课题~~
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非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在模式识别、文本处理、多媒体数据分析以及生物信息学等研究领域得到了广泛应用。目前,已有工作将NMF模型应用于网络数据挖掘,发现网络中隐含的社区结构。对基于NMF的社区发现方法进行了总结,包括无监督的社区发现方法和半监督的社区发现方法,通过在实际网络和人工网络进行实验,比较分析了不同算法的性能,进一步研究了当
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