本文關鍵詞：圖論在網絡和信息提取中的若干應用　出處：《河北大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 圖論 Floyd算法 K-means算法 二元擬陣 概念格

【摘要】：圖論在數學領域中以網絡為研究對象。網絡是由節(jié)點(也稱研究對象,或簡稱對象)和連線構成,表示諸節(jié)點及其相互聯(lián)系,可以用加權圖將這些信息直觀地表達出來。實際應用中,任何一個包含二元關系的網絡都可以用圖論來模擬。可以將多維的、復雜的信息變成二維的、有序的、直觀的、清晰的兩元矩陣。這樣就可以將對象以及對象之間的關系進行規(guī)范化的、方便快捷的處理。事實上,圖論在自然科學、社會科學、軍事、交通運輸等各個領域都有廣泛的應用。圖論在交通網絡和信息提取中的處理過程,首先將需要處理的網絡看作簡單圖,然后將其中的信息提取出來,構建一個0-1關聯(lián)矩陣,探索研究發(fā)現擬陣中關于二元擬陣的矩陣表示正好對應著現實生活中的這類特殊形式背景。因為信息的儲存也是用0-1,于是轉化成0-1形式背景,建立概念格信息提取方法。基于用戶的所需,借助概念格這種有效的數據挖掘和信息提取工具,對其建格和做出相應的Hasse示圖形式,給予用戶更加清楚和多方面的選擇。本文利用圖論有關理論應用于解決網絡和信息提取中的若干問題,主要內容如下:1.圖論在最短時間路徑網絡中和貨物配送選址網絡中的兩個應用。一是,以乘坐交通工具所用時間最短,選擇最優(yōu)線路為所研究的問題,給出了出行者對于在多個屬性條件限制下的最短路徑第k條最短時間路徑算法;二是,給出了快遞員郵寄貨物獲得合理配送方案的基于改進的k-means聚類算法的解決方案。2.圖論在交通網絡中信息提取的應用。根據形式背景的特殊性,找出基于二元擬陣之K_n圖的概念格算法。列舉生活中的例子,驗證了該算法的可行性。
[Abstract]:In the field of mathematics, graph theory takes the network as the research object. The network is composed of nodes (also known as research objects, or simply referred to as objects) and wires, which represent the nodes and their interrelation. In practical applications, any network containing binary relations can be simulated by graph theory. Multidimensional and complex information can be changed into two-dimensional and ordered. Intuitive, clear binary matrix. In this way, objects and their relationships can be standardized, easy to deal with. In fact, graph theory in natural science, social science, military. The processing process of graph theory in traffic network and information extraction takes the network which needs to be processed as a simple graph and then extracts the information from it. By constructing a 0-1 correlation matrix, we find out that the matrix representation of bivariate matroids in matroids corresponds to this kind of special background in real life, because the information is also stored in 0-1. The concept lattice information extraction method is established. Based on the needs of the user, the concept lattice is an effective tool for data mining and information extraction. This paper applies graph theory to solve some problems in network and information extraction. The main contents are as follows: 1. Two applications of graph theory in shortest time path network and cargo distribution location network. In this paper, the algorithm of the shortest path k of the shortest path with multiple attribute constraints is given. Two. This paper presents a solution based on improved k-means clustering algorithm. 2. The application of graph theory in information extraction in transportation network. According to the particularity of formal background. A concept lattice algorithm based on a bivariate matroid is found, and the feasibility of the algorithm is verified by an example in life.
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O157.5

【參考文獻】

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1 胡一z，

本文編號：1409990