【摘 要】
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提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量
【机 构】
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国防科技大学系统工程学院信息系统工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61401482,61401483)
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提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。
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