Zobrazeno 1 - 10
of 383
pro vyhledávání: '"Spectral embedding"'
Publikováno v:
Jisuanji kexue yu tansuo, Vol 18, Iss 10, Pp 2750-2761 (2024)
Multi-view clustering algorithm based on graph learning has been widely concerned in recent years because of its simplicity and high efficiency. Most of multi-view clustering algorithms only consider the consistent part of each view and ignore the di
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5cb2ad212c6a48dcae5b00d38c10c47d
Publikováno v:
Journal of Social Computing, Vol 5, Iss 2, Pp 132-144 (2024)
Social media’s explosive growth has resulted in a massive influx of electronic documents influencing various facets of daily life. However, the enormous and complex nature of this content makes extracting valuable insights challenging. Long documen
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/abb75a896ac64903b4c950ac38c0b6ef
Publikováno v:
Applied Network Science, Vol 9, Iss 1, Pp 1-26 (2024)
Abstract Random graphs are statistical models that have many applications, ranging from neuroscience to social network analysis. Of particular interest in some applications is the problem of testing two random graphs for equality of generating distri
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0a69544ee5414a8ba969e5128e32445f
Publikováno v:
NeuroImage, Vol 293, Iss , Pp 120616- (2024)
Cortical parcellation plays a pivotal role in elucidating the brain organization. Despite the growing efforts to develop parcellation algorithms using functional magnetic resonance imaging, achieving a balance between intra-individual specificity and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ad20b2dcb4964c449a7b6b992fde9e5b
Publikováno v:
Royal Society Open Science, Vol 11, Iss 5 (2024)
What is the dimension of a network? Here, we view it as the smallest dimension of Euclidean space into which nodes can be embedded so that pairwise distances accurately reflect the connectivity structure. We show that a recently proposed and extremel
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/09f1abf97f354891b4dd004d28f9f9f8
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 15, p 2388 (2024)
Manifold learning-based approaches have emerged as prominent techniques for dimensionality reduction. Among these methods, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) stand out as two o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/422584449fa94cb08d95be7371a429f5
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 127715-127724 (2023)
Attribute graph clustering requires joint modeling of both graph structure and node properties, which is challenging. In recent years, graph neural networks have been utilized to mine deep information on attribute graphs through feature aggregation,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/70ef6c20ab2f4776bb3e98cf5481a477
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.