中国科学院计算技术研究所机构知识库

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	Fast density clustering strategies based on the k-means algorithm 期刊论文 PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 71, 页码: 375-386 作者:  Bai, Liang;  Cheng, Xueqi;  Liang, Jiye;  Shen, Huawei;  Guo, Yike 收藏  |  浏览/下载：80/0  |  提交时间：2019/12/12 Cluster analysis  Density-based clustering  Acceleration mechanism  Approximate algorithm  k-means
	A Shifting Framework for Set Queries 期刊论文 IEEE-ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING, 2017, 卷号: 25, 期号: 5, 页码: 3116-3131 作者:  Yang, Tong;  Liu, Alex X.;  Shahzad, Muhammad;  Yang, Dongsheng;  Fu, Qiaobin;  Xie, Gaogang;  Li, Xiaoming 收藏  |  浏览/下载：45/0  |  提交时间：2019/12/12 Set queries  Bloom filters  algorithms
	Fast graph clustering with a new description model for community detection 期刊论文 INFORMATION SCIENCES, 2017, 卷号: 388, 页码: 37-47 作者:  Bai, Liang;  Cheng, Xueqi;  Liang, Jiye;  Guo, Yike 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2019/12/12 Graph clustering  Community detection  Community description model  Evaluation criterion  Iterative algorithm
	An Optimization Model for Clustering Categorical Data Streams with Drifting Concepts 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2016, 卷号: 28, 期号: 11, 页码: 2871-2883 作者:  Bai, Liang;  Cheng, Xueqi;  Liang, Jiye;  Shen, Huawei 收藏  |  浏览/下载：60/0  |  提交时间：2019/12/13 Cluster analysis  optimization model  iterative algorithm  categorical data stream  drifting-concept detection