基于最短路径的加权属性图聚类算法研究

发布时间：2017-11-09 15:26

  本文关键词：基于最短路径的加权属性图聚类算法研究

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【摘要】：图在计算机领域是一种重要的数据结构,可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法,多存在聚类效果差,消耗资源多,效率低等缺点。针对以上问题,提出一种基于最短距离的加权属性图聚类算法WASP(weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path),建立加权属性无向图模型,在此模型上基于最短路径算法度量节点间的关联度,以此为原则选取新的聚类中心对图进行聚类。实验表明,新的聚类算法具有更高效的聚类效果。
【作者单位】： 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目(61201447)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言 近年来,图结构被广泛应用于多个领域来描述数据之间的复杂结构。针对海量图数据的分析和挖掘越来越重要。作为图数据挖掘算法的一种,图聚类算法引起了众多关注[1,2]。图聚类,简单描述就是根据图结构上节点和边的某种相似性,将图上的节点和边划分为不同的组。属性图聚类

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本文编号：1162476