{“id”：“https://openalex.org/W4212955554“，”doi“：”https://doi.org/10.1145/3487351.3488350“，”title“：”使用图像阈值算法在百万级网络中进行持续社区识别“，”display_name“：”用图像阈值算法对百万级网络进行持续社区标识“，”publication_year“：2021，”publitation_date“：”2021-11-08“，”ids“：{”openalex“：”https://openalex.org/W4212955554“，”doi“：”https://doi.org/10.1145/3487351.3488350“}，”language“：”en“，”primary_location“：{”is_oa“：false，”landing_page_url“：”https://doi.org/10.1145/3487351.3488350“，”pdf_url“：null，”source“：null，”license“：null'，”licence_id“：null，”version“：nuller，”is_accepted“：false，”is_published“：false}，”type“：”article“，”type_crossref“：“procesdings-article”，”indexed_in“：[”crossref“]，”open_access“：{”is_oa“：false，”oa_status“：”closed“，”oa_url”：null“，”any_repository_has_fulltext“：false}”，”authorships“：[{”author_position“：”first“，”作者“：{”id“：”https://openalex.org/A5039850722“，”display_name“：”Anjan Chowdhury“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0003-1056-1568}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I6498739“，”display_name“：”印度统计局“，”ror“：”https://ror.org/00q2w1j53“，”country_code“：”IN“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I6498739“]｝]，“countries”：[“IN”]，“is_corresponding”：false，“raw_author_name”：“Anjan Chowdhury”，“raw_affiation_strings”：[“印度加尔各答印度统计研究所”]｝，｛“author_position”：“middle”，“author”：｛“id”：https://openalex.org/A5017449169“，”display_name“：”Sriram Srinivasan“，”orcid“：”https://orcid.org/0009-0000-7487-3638}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I184840846“，”display_name“：”弗吉尼亚联邦大学“，”ror“：”https://ror.org/02nkdxk79“，”country_code“：”US“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I184840846“]}]，”国家“：[”美国“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Sriram Srinivasan“，”raw _ afiliation_strings“：[“弗吉尼亚联邦大学”]}，{“author_position”：“middle”，“author”：{“id”：“https://openalex.org/A5064623347“，”display_name“：”Sanjukta Bhowmick“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0001-8550-5371}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I123534392“，”display_name“：”北德克萨斯大学“，”ror“：”网址：https://ror.org/00v97ad02“，”country_code“：”US“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I123534392“]}]，”国家“：[”美国“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Sanjukta Bhowmick“，”raw _ afiliation_strings“：[“北德克萨斯大学”]}，{“author_position”：“middle”，“author”：{“id”：“https://openalex.org/A5020991141“，”display_name“：”Animesh Mukherjee“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0003-4534-0044}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I145894827“，”display_name“：”印度理工学院哈拉格普尔“，”ror“：”https://ror.org/03w5sq511“，”country_code“：”IN“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I145894827“]}]，”国家“：[”IN“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Animesh Mukherjee“，”raw _ afiliation_strings“：[“印度卡拉普尔IIT”]}，{“author_position”：“last”，“author”：{“id”：“https://openalex.org/A5079836374“，”display_name“：”Kuntal Ghosh“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0002-4431-1404}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I6498739“，”display_name“：”印度统计局“，”ror“：”https://ror.org/00q2w1j53“，”country_code“：”IN“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I6498739“]}]，”国家“：[”IN“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Kuntal Ghosh“，”raw _affiliation_strings“：[“印度加尔各答印度统计研究所”]}]，”countries_distict_count“：2，”institutions_distic _count“：4，”corresponding_author_ids“：[]，”coresponding_institution_ids，“cited_by_count“：1，”cited_by_percentile_year“：{“min”：63，“max”：72}，“biblio”：{”volume“：null，“issue”：null、“first_page”：null，“last_page”：null}，”is_retracted“：false，”is_paratext“：false，”primary_topic“:{”id“：”https://openalex.org/T10064“，”display_name“：”复杂网络的统计力学“，”score“：0.9999，”subfield“：｛”id“：”https://openalex.org/subfields/3109“，”display_name“：”统计与非线性物理“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/31网址“，”display_name“：”物理学和天文学“}，”域“：{”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，”主题“：[{”id“：”https://openalex.org/T10064“，”display_name“：”复杂网络统计力学“，”score“：0.9999，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/3109“，”display_name“：”统计与非线性物理“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/31网址“，”display_name“：”物理学和天文学“}，”域“：{”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，{”id“：”https://openalex.org/T11273“，”display_name“：”Graph Neural Network Models and Applications“，”score“：0.9712，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/1702“，”display_name“：”人工智能“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/17“，”display_name“：”Computer Science“｝，”domain“：｛”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，{”id“：”https://openalex.org/T10637“，”“display_name”：“数据聚类技术与算法”，“score”：0.9698，“subfield”：{“id”：“https://openalex.org/subfields/1702“，”display_name“：”人工智能“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/17“，”display_name“：”Computer Science“｝，”domain“：｛”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}]，”关键词“：[{”id“：”https://openalex.org/keywords/density-based-clustering网站“，”display_name“：”基于密度的聚类“，”score“：0.539175}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/cluster验证“，”display_name“：”群集验证“，”score“：0.522747}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/stream-data-clustering网站“，”display_name“：”流数据聚类“，”score“：0.513513}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/fuzzy-clustering网站“，”display_name“：”模糊聚类“，”score“：0.509588}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/clustering-agorithms（https://openalex.org/keywords/clustering-agorithms）“，”display_name“：”聚类算法“，”score“：0.506476}]，”concepts“：[{”id“：”https://openalex.org/C191178318，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q2256906“，”display_name“：”Thresholding“，”level“：3，”score“：0.88994586｝，｛”id“：”https://openalex.org/C2777027219，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q1284190“，”display_name“：”常量（计算机编程）“，”level“：2，”score“：0.70213366}，{”id“：”https://openalex.org/C41008148，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q21198“，”display_name“：”计算机科学“，”level“：0，”score“：0.6340792}，{”id“：”https://openalex.org/C48044578，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q727490“，”display_name“：”可伸缩性“，”level“：2，”score“：0.5164061}，{”id“：”https://openalex.org/C116834253，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q2039217“，”display_name“：”Identification（biology）“，”level“：2，”score“：0.51579857}，{”id“：”https://openalex.org/C154945302，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q11660“，”display_name“：”人工智能“，”level“：1，”score“：0.50459015}，{”id“：”https://openalex.org/C2778755073，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q10858537“，”display_name“：”Scale（ratio）“，”level“：2，”score“：0.5036823}，{”id“：”https://openalex.org/C153180895，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q7148389“，”display_name“：”模式识别（心理学）“，”level“：2，”score“：0.47502476}，{”id“：”https://openalex.org/C98045186，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q205663“，”display_name“：”Process（computing）“，”level“：2，”score“：0.46813}，{”id“：”https://openalex.org/C115961682，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q860623“，”display_name“：”Image（mathematics）“，”level“：2，”score“：0.45692822}，{”id“：”https://openalex.org/C11413529，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q8366“，”display_name“：”Algorithm“，”level“：1，”score“：0.41506115}，{”id“：”https://openalex.org/C124101348，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q172491“，”display_name“：”数据挖掘“，”level“：1，”score“：0.34808856}，{”id“：”https://openalex.org/C205649164，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q1071“，”display_name“：”地理“，”级别“：0，”分数“：0.07258555}，{”id“：”https://openalex.org/C59822182，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q441“，”display_name“：”植物学“，”level“：1，”score“：0.0}，{”id“：”https://openalex.org/C58640448，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q42515“，”display_name“：”制图“，”level“：1，”score“：0.0}，{”id“：”https://openalex.org/C86803240，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q420“，”display_name“：”生物学“，”等级“：0，”分数“：0.0}，{”id“：”https://openalex.org/C199360897，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q9143“，”display_name“：”编程语言“，”level“：1，”score“：0.0}，{”id“：”https://openalex.org/C77088390，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q8513“，”display_name“：”数据库“，”级别“：1，”分数“：0.0}，{”id“：”https://openalex.org/C111919701，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q9135“，”display_name“：”操作系统“，”level“：1，”score“：0.0}]，”mesh“：[]，”locations_count“：1.”locations“：[{”is_oa“：false，”landing_page_url“：”https://doi.org/10.1145/3487351.3488350“，”pdf_url“：null，”source“：null，”license“：null:”license_id“：null，”version“：nuller，”is_accepted“：false，”is_published“：false}]，”best_oa_location“：nul，”sustainable_development_goals“：[]，”grants“：[]，”datasets“：]，”versions“：[]:”，“referenced_works_count”：13，“referrenced_works”：[”https://openalex.org/W2043147808","https://openalex.org/W2077110530","https://openalex.org/W2131681506","https://openalex.org/W2132202037","https://openalex.org/W2133059825","https://openalex.org/W2155167324","https://openalex.org/W2164998314","https://openalex.org/W2522886910","https://openalex.org/W2613193474","https://openalex.org/W2914663205","https://openalex.org/W2921480401","https://openalex.org/W2963322086","https://openalex.org/W2970350994“]，”related_works“：[”https://openalex.org/W2953058328","https://openalex.org/W2952127465","https://openalex.org/W2750730210","https://openalex.org/W2236974868网址","https://openalex.org/W2164628286","https://openalex.org/W2116854923","https://openalex.org/W2037514533","https://openalex.org/W2028276520","https://openalex.org/W1661087619","https://openalex.org/W1542224353“]，”ngrams_url“：”https://api.openalex.org/works/W4212955554/ngrams“，”“abstract_inverted_index”：{“Constant”：[0]，“communities”：[1,63]，“即，”：[2]，“groups”：[3]，“of”：[4,12,25,38,72104114117119]，“顶点”：[5]，“that”：[6127]，“are”：[7,18,89]，“always”：[8,90]，“clustered”：[9]，“together”：[10]，“independent”：[11]，“the”：[13,22,61,66,76115134]，“community”：[14,26,39,93]，“检测”：[15,27,40103]，“算法”：[16,97]，“使用，“：[17]，”必要“：[19]，”用于“：[20,31,59]，”减少“：[21]，”固有“：[23]，”随机性“：[24]，”结果。“：[28]，”当前“：[29]，”方法“：[30]，”识别“：[32]，”常量“：[33,62135]，”社区“：[34105136]，”需要“：[35100]，”多个“：[36]，”运行“：[37]，”算法。“：[41]，”This“：[42]，”process“：[43]，”is“：[44130]，”extreme“：[45]，”time“：[46]，”consumping“：[47]，”and“：[4810633144]，”not“：[49，9]，”scalable“：[50]，”to“：[51，68，82110]，”large“：[552112]，”networks“（网络）”。“：[53]，“我们”：[54,74]，“提议”：[55]，“a”：[56,69,92]，“新颖”：[57]，“方法”：[58]，“发现”：[60]，“通过”：[64]，“转换”：[65]，“问题”：[67]，“二进制”：[70]，“分类”：[71]，“边缘”。“：[73]，”apply“：[75]，”Otsu“：[77]，”method“：[78129]，”from“：[79]，”image“：[80]，”thresholding“：[81]，”classify“：[83]，”edges“：[84]，”based“：+85]，”on“：[86123]，”无论“：[87]，”它们“：[88]，”within“：[91]，”or“：[94]，”not。“：[95]，“Our”：[96121]，“does”：[98]，“any”：[101]，“explicit”：[102]，“can”：[107]，“thus”：[108]，“scale”：[109]，“very”：[111]，“networks”：[113]，“order”：[116]，“million”：[118]，“vertices”。“：[120]，“结果”：[122]，“真实世界”：[124]，“图表”：[125]，“显示”：[126]，“我们的”：[128]，“显著”：[131]，“更快”：[132]，“生产”：[137]，“有”：[138]，“更高”：[139]，“准确度”：[140]，“（如“：[141]，”per“：[142]，”F1“：[143]，”NMI“：[145]，”分数）：[146]，“比”：[147]，“最先进”：[148]，“基线”：[149]，“方法。“：[150]}，”cited_by_api_url“：”https://api.openalex.org/works？filter=cites:W4212955554“，”counts_by_year“：[{”年“：2022，”引用_by_count“：1}]，”更新日期“：”2024-05-13T20:05:55.140453“，”创建日期“：“2022-02-24”}