ExplainCC 通过标签树生成可解释关联聚类

ExplainCC 针对带标签数据提出可解释关联聚类（CC）方案，利用贪心算法构建决策树以最小化 CC 目标函数。 该算法可在数分钟内处理含百万级边的图，在合成数据上恢复真实标签，并生成现实网络中可解释的聚类。 论文已被 CIKM 2026 接收，为带标签数据的可解释聚类提供了新的理论框架。