Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 9
 İndirme 2
Community Detection In Sparse Networks
2022
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

Spectral methods in which they are based on matrix eigenvectors are widely used in network data analysis, especially for community detection. These classical approaches are based on graph associated matrix (adjacency matrix) and related matrices, nevertheless go wrong with sparse networks, which they have a lot of interest in practice. The spectrum of the non-backtracking matrix, an alternate matrix representation of a network that shows a behavior in the sparse limit, has recently been presented as a solution to this problem. However, the use of this matrix was limited for a specified number of communities. We are presenting a matrix for the graph and showing that it can be using for different number of communities.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 99
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education