【摘 要】
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近年来,图数据聚类在学术界引起了广泛的关注,许多优秀的聚类方法,如模块度优化算法、谱聚类,以及基于密度的聚类算法在图数据上取得了很好的效果。SCAN是一种著名的基于密度
【机 构】
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深圳大学计算机与软件学院,成都信息工程大学
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(No.61402292),国家自然科学基金广东省联合基金(No.U1301252)
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近年来,图数据聚类在学术界引起了广泛的关注,许多优秀的聚类方法,如模块度优化算法、谱聚类,以及基于密度的聚类算法在图数据上取得了很好的效果。SCAN是一种著名的基于密度的图聚类算法,该算法不仅能够找出图中的聚类,而且还能够发现不同聚类间的Hub节点,以及图中的离群点。然而,该算法存在两方面的局限性:首先,在大规模图数据上,该算法需要耗费大量的时间用于计算图中每条边的结构相似性;另一方面,该算法存在两个参数ε和μ,并且对这两个参数比较敏感。为了解决其局限性,提出了一种基于OpenMP的并行算法来求解节点相似
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