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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Query-oriented Graph Clustering

verfasst von : Li-Yen Kuo, Chung-Kuang Chou, Ming-Syan Chen

Erschienen in: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

There are many tasks including diversified ranking and social circle discovery focusing on the relationship between data as well as the relevance to the query. These applications are actually related to query-oriented clustering. In this paper, we firstly formulate the problem, query-oriented clustering, in a general form and propose the two measures, query-oriented normalized cut (QNCut) and cluster balance to evaluate the results for query-oriented clustering. We develop a model, query-oriented graph clustering (QGC), that combines QNCut and the balance constraint based on cluster balance in a quadratic form. In the experiments, we show that QGC achieves promising results on improvement in query-oriented clustering and social circle discovery.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Query-oriented Graph Clustering
verfasst von
Li-Yen Kuo
Chung-Kuang Chou
Ming-Syan Chen
Copyright-Jahr
2017
Buch
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Print ISBN: 978-3-319-57528-5

Electronic ISBN: 978-3-319-57529-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-57529-2_58

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