本文關(guān)鍵詞：基于最短路徑的加權(quán)屬性圖聚類算法研究

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【摘要】：圖在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域是一種重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以用來(lái)描述事物之間的復(fù)雜關(guān)系。圖的節(jié)點(diǎn)和邊具備一個(gè)或者多個(gè)不同的屬性。如何結(jié)合屬性對(duì)圖進(jìn)行聚類是目前所面臨的一個(gè)新的挑戰(zhàn)。目前的屬性圖聚類算法,多存在聚類效果差,消耗資源多,效率低等缺點(diǎn)。針對(duì)以上問(wèn)題,提出一種基于最短距離的加權(quán)屬性圖聚類算法WASP(weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path),建立加權(quán)屬性無(wú)向圖模型,在此模型上基于最短路徑算法度量節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度,以此為原則選取新的聚類中心對(duì)圖進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)表明,新的聚類算法具有更高效的聚類效果。
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61201447)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 0引言 近年來(lái),圖結(jié)構(gòu)被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域來(lái)描述數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。針對(duì)海量圖數(shù)據(jù)的分析和挖掘越來(lái)越重要。作為圖數(shù)據(jù)挖掘算法的一種,圖聚類算法引起了眾多關(guān)注[1,2]。圖聚類,簡(jiǎn)單描述就是根據(jù)圖結(jié)構(gòu)上節(jié)點(diǎn)和邊的某種相似性,將圖上的節(jié)點(diǎn)和邊劃分為不同的組。屬性圖聚類

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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本文編號(hào)：1162476