ABC: Attributed Bipartite Co-clustering 双向联合集聚归因算法

本文为摘录，原文为： attachments/pdf/6/p2134-kim.pdf

本文介绍了一种称为 ABC（Attributed Bipartite Co-clustering 双向联合集聚归因算法）的问题，

它对于一个具有属性的二分图进行聚类。对于二分图的聚类问题是一个重要的基础问题。ABC 将两个 重点内容结合起来：（一）二分图模块化优化；（二）属性的内聚性。本文证明了 ABC 是 NP 难的， 并且不在 APX 类中，除非 P = NP。本文提出了三种算法：（1）自上而下的算法；（2）自下而上的 算法；（3）分组匹配算法。在真实世界的带属性二分图上进行了广泛的实验结果表明，我们的算法 具有高效性和有效性。本文的例子包括推荐和反欺诈等实际应用，另外 IEEE PVLDB Vol. 15, No. 10 ISSN 2150-8097， doi：10.14778/3547305.3547318 也被引用。

双向联合集聚归因算法