研究人员开发了新的算法 GeneralACL 和 HyperACL，以改进复杂图和超图上的局部聚类。这些算法扩展了经典的 Andersen-Chung-Lang (ACL) 方法，以处理加权、有向和自环图，以及具有边依赖顶点权重的超图。新方法在温和条件下被证明在电导率方面能找到二次最优聚类，并提供了实验验证。 AI
排序理由 该聚类包含一篇详细介绍图和超图聚类新算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv:2412.03008v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Local/seeded clustering aims to find a compact cluster near the given starting instances. While most existing studies on graph clustering assume a discrete graph setting (i.e., unweighted, undirected graphs without self-lo…