实验室论文被 ICDM 2019录用

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会议资讯

IEEE International Conference on Data Mining(ICDM) 是数据挖掘三大顶级学术会议之一。ICDM 2019共收到了1046篇文章投稿，最后收录了95篇长文，录取率仅为9.08%。

叶方华同学的论文Discrete Overlapping Community Detection with Pseudo Supervision被本次会议录用。

论文介绍

社区发现是社交网络分析的重要任务之一，社区发现分为非重叠社区发现与重叠社区发现。传统的非重叠社区发现与现实网络的重叠社区结构往往不相吻合。近年来重叠社区发现获得了越来越广泛的关注。非负矩阵分解是解决重叠社区发现问题的一种行之有效的方法，因而大量的基于非负矩阵分解的重叠社区发现方法被提了出来。但是基于这些方法来确定重叠社区结构需要人为指定一个阈值。显然，我们无法事先确定网络的重叠社区结构，因而我们无法确定什么样的阈值才是最优的。这将严重影响检测到的重叠社区结构的准确率。为了避开这一棘手的后处理过程，本文提出了一种新颖的离散非负矩阵分解方法，该方法直接学习到离散的重叠社区结构，因而不需要后处理步骤。为了进一步提升所提模型的准确率，本文融入了一个伪监督模块，该模块使得我们的模型能够更好地利用判别式信息。为了验证所提模型的效率，本文进行了大量的实验，实验结果表明本文所提模型在无需后处理的情况下取得了更好的结果。

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