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Revisiting Dynamic Graph Clustering through Matrix Decomposition
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内容提要
本研究提出了一种新型矩阵因子分解方法，解决动态图聚类中的规模化和鲁棒性问题。通过时间分离和双聚类正则化，显著提高了算法的计算速度和抗噪声能力，实验结果表明其在多项基准测试中表现优异，具有实际应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种新型矩阵因子分解方法。
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该方法解决了动态图聚类中的规模化和鲁棒性问题。
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通过时间分离和双聚类正则化，显著提高了算法的计算速度和抗噪声能力。
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实验结果表明该方法在多项基准测试中表现优异。
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该方法具有实际应用潜力。
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