在大型信息网络中搜索和检测相似社区【PDF】
信息网络中的社区结构一直是社交网络和Web上的一个重要研究领域。本文提出了一种新颖的方法，旨在帮助用户在大型信息网络中搜索和检测相似的社区。
我们的方法基于图形嵌入和聚类技术，能够准确地识别出那些在结构和内容上相似的社区。通过将信息网络转化为高维向量表示，并利用聚类算法对这些向量进行分组，我们能够轻松地找到用户感兴趣的社区。
与传统的基于链接分析或内容分析的方法相比，我们的方法具有更高的准确性和效率。我们还通过大量实验证明了我们的方法在不同类型的信息网络中都能够取得良好的效果。
因此，如果您正在寻找一种快速、准确的方法来搜索和检测相似社区，那么我们的方法将是您的理想选择。请点击链接查看完整的研究报告：https://www.vldb.org/pvldb/vol18/p1425-wang.pdf。【PDF】
让我们一起探索信息网络中的奥秘，发现隐藏在大数据中的宝藏！【PDF】
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