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heat kernel
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通过 Gromov-Wasserstein 学习实现广义谱聚类
该研究通过使用热核在 Gromov-Wasserstein 的框架上实现了新的多尺度图比较，提出了一种通过最优输运来解决 k-cut 图分割问题的新方法，比当前最先进的 GWL 技术在真实世界网络上表现更佳。
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4 years ago
关于度量测度空间的功能数据和弗雷歇函数的拓扑研究
本文研究紧致拓扑空间上的功能数据和紧致度量测度空间上的结构数据的持久同调。我们探讨保留形状信号的性质的持久同调不变量的稳定性，并使用降低信号弱区域影响的度量来研究数据的持久同调不变量的连贯性和估计。我们还应用这种方法来构建紧致黎曼流形上的多
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6 years ago
适应性扩散实现可扩展的图学习
本文介绍了一种基于数据的方法，用于学习适应底层网络拓扑特征的类特定扩散函数，从而改善扩散分类器的性能并提高分类准确性，超过了依赖于节点嵌入和深度神经网络的最先进方法。
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6 years ago
KDD
基于热核的社区发现
本研究提出了一种确定性的本地计算热核扩散的算法，用于研究其产生的社区，并与 PageRank 扩散进行比较，实验结果表明，热核社区具有更好的导度和识别性能。
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10 years ago
向量扩散图和连接拉普拉斯算子
该论文介绍了一种新的数学框架 —— 向量扩散映射（VDM），用于处理大型高维数据集、图像和形状。它提供了为数据集组织、嵌入低维空间、插值和回归向量场等丰富工具，并将数据集与我们称之为 “向量扩散距离” 的指标相联系。在流形学习设置中，我们证
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13 years ago
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