【摘 要】
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图是一种有效、简单而系统的建模方式,如何有效、准确的进行图聚类是目前的一个研究热点.本文提出一种基于结构和属性的图聚类算法,首先,针对传统k-means算法对初始聚类中心
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州,450001山西大学计算机与信息技术学院,太原,030006;
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图是一种有效、简单而系统的建模方式,如何有效、准确的进行图聚类是目前的一个研究热点.本文提出一种基于结构和属性的图聚类算法,首先,针对传统k-means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出一种基于相似度的初始聚类中心算法,对结构一属性相似度矩阵的行进行求和,按照从大到小顺序提取前K个不重叠值所对应的顶点作为初始聚类中心;其次,提出一种动态属性权重确定方法,根据上一次迭代后的聚类结果,考虑属性的不同取值数量以及属性值的分布情况,确定下一轮聚类时顶点属性的权重;再次,利用动态属性权重,计算节点间的属性—结构相似度,进行k-means聚类;最后,通过实验验证本文算法的正确性和有效性.
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