计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
z1期
154-162
,共9页
韩启龙%赵洪斌%潘海为%印桂生%常吉羽
韓啟龍%趙洪斌%潘海為%印桂生%常吉羽
한계룡%조홍빈%반해위%인계생%상길우
图挖掘%图聚类%STSA算法%随机游走%相似度矩阵
圖挖掘%圖聚類%STSA算法%隨機遊走%相似度矩陣
도알굴%도취류%STSA산법%수궤유주%상사도구진
graph mining%graph clustering%spatio-temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute (STSA)%random walk%similarity matrix
在现有的图聚类方法中,大多数聚类方法只关注图的拓扑结构或节点属性而忽略另一方面.为解决这一问题,相关文献中提出了基于图的结构与属性的图聚类方法.但这些聚类方法存在建立的图模型不准确、聚类效果不理想、算法执行效率低等缺点.针对上述图聚类方法中存在的问题,提出了一种基于结构-属性的时空对象图聚类方法(spatio temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute,STSA).首先提出了属性加权图模型,在此基础上建立了结构-属性的统一度量方法,并采用随机游走模型技术将节点间结构与属性关系转换为相应的相似度矩阵,结合图结构-属性关系及相似度矩阵,采用信息传递算法对图进行聚类,解决了现有图聚类方法中所存在的问题,最后通过实验验证了提出的STSA方法的正确性和有效性.
在現有的圖聚類方法中,大多數聚類方法隻關註圖的拓撲結構或節點屬性而忽略另一方麵.為解決這一問題,相關文獻中提齣瞭基于圖的結構與屬性的圖聚類方法.但這些聚類方法存在建立的圖模型不準確、聚類效果不理想、算法執行效率低等缺點.針對上述圖聚類方法中存在的問題,提齣瞭一種基于結構-屬性的時空對象圖聚類方法(spatio temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute,STSA).首先提齣瞭屬性加權圖模型,在此基礎上建立瞭結構-屬性的統一度量方法,併採用隨機遊走模型技術將節點間結構與屬性關繫轉換為相應的相似度矩陣,結閤圖結構-屬性關繫及相似度矩陣,採用信息傳遞算法對圖進行聚類,解決瞭現有圖聚類方法中所存在的問題,最後通過實驗驗證瞭提齣的STSA方法的正確性和有效性.
재현유적도취류방법중,대다수취류방법지관주도적탁복결구혹절점속성이홀략령일방면.위해결저일문제,상관문헌중제출료기우도적결구여속성적도취류방법.단저사취류방법존재건립적도모형불준학、취류효과불이상、산법집행효솔저등결점.침대상술도취류방법중존재적문제,제출료일충기우결구-속성적시공대상도취류방법(spatio temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute,STSA).수선제출료속성가권도모형,재차기출상건립료결구-속성적통일도량방법,병채용수궤유주모형기술장절점간결구여속성관계전환위상응적상사도구진,결합도결구-속성관계급상사도구진,채용신식전체산법대도진행취류,해결료현유도취류방법중소존재적문제,최후통과실험험증료제출적STSA방법적정학성화유효성.