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主题介绍

社团结构是复杂网络的一个重要特征。现实世界中的复杂网络通常具有高度不确定性。一方面,不同社团之间广泛存在重叠;另一方面,网络中通常存在有关社团结构的不确定先验信息。证据理论,又称置信函数理论,在不确定信息的表达和处理..具有独特优势,已经被广泛应用于模式识别、数据聚类、信息融合、图像处理等领域。本报告主要介绍基于证据理论模型的复杂网络置信社团结构挖掘算法,探讨网络不确定社团结构的度量和发现方法,并讨论如何利用少量不确定监督信息改善无监督社团发现算法的性能。
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