【摘要】：為使社團挖掘的結(jié)果更加有效,滿足實際需要,研究伴隨二元關(guān)系的社團挖掘粒度空間模型,給出伴隨二元關(guān)系的信息粒粗化運算。通過信息粒粗化運算獲得滿足條件的社團結(jié)構(gòu),提出基于伴隨二元關(guān)系的粗化運算的社團結(jié)構(gòu)挖掘方法及相應(yīng)實現(xiàn)算法。將所提算法與其它經(jīng)典社團挖掘算法在3個數(shù)據(jù)集上進行測試和對比分析。測試結(jié)果表明了所提算法的有效性。
[Abstract]:In order to make the results of community mining more effective and meet the practical needs, the granularity space model of association mining with binary relations is studied, and the coarsening operation of information grains with binary relations is given. Through the coarsening operation of information grains, the community structure satisfying the condition is obtained, and the association structure mining method based on coarsening operation with binary relation and the corresponding realization algorithm are proposed. The proposed algorithm is tested and compared with other classical community mining algorithms on three datasets. The test results show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 南昌大學計算機系;
【基金】：國家自然科學基金項目(61070139,61172156) 江西省教育廳科技計劃基金項目(GJJ14134,GJJ14143) 廣東省科技計劃基金項目(2013B010406008)
【分類號】：TP18;O157.5

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本文編號：2239858