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spectral clustering
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新的谱聚类方法使用MDL改进图正则化
研究人员开发了一种新的谱聚类方法，称为MDL-GBTRSC，旨在改进亲和图的构建。该方法利用最小描述长度（MDL）原理构建细粒度球树，有效正则化样本级图。通过保留可靠的局部连通性并使用稳定的叶球进行编码尺度信息，MDL-GBTRSC将表示学习与图构建联系起来。实验表明，该方法在各种数据集上的表现优于现有的谱聚类方法。
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新算法解决了图中的节点私有社区估计问题
研究人员开发了用于随机块模型中社区恢复的新算法，该算法纳入了节点差分隐私。这些方法旨在对图结构的节点级变化保持稳定，这比边隐私更具挑战性。提出的技术包括谱聚类、私有PCA和新颖的图投影框架，所有这些都可以在多项式时间内计算。该工作还为在这些节点私有约束下进行一致社区估计所需的隐私参数$\epsilon$建立了新的下界。