基於圖的機器算法 （一）

本文由北郵@愛可可-愛生活 老師推薦，阿里云云棲社區組織翻譯。 以下爲譯文： 可擴展集合檢測 編者按：基於圖的機器算法學習是一個強大的工具。結合運用模塊特性，能夠在集合檢測中發揮更大作用。 很多複雜的問題都可以使用圖來表示和學習----社交網絡，細菌行爲，神經網絡等等。本文探討了圖中節點 自發地形成內部密集鏈接（在此稱爲「集合」）的趨勢; 生物網絡的顯着的和普遍的屬性。 集合檢測旨在將圖劃分爲密集

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