【摘 要】
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传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度。针对两类算法的不足,提出一种兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法。在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后,完善了近邻对象及核心对象的概念,并给出了相应的聚类策略。理论分析和实验结果表明,由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息,算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响,改善了聚类效果,并能有效识别枢纽点和
【机 构】
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北京大学光华管理学院博士后流动站,中国民生银行博士后工作站,北京科技大学东凌经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71271027）
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传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度。针对两类算法的不足,提出一种兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法。在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后,完善了近邻对象及核心对象的概念,并给出了相应的聚类策略。理论分析和实验结果表明,由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息,算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响,改善了聚类效果,并能有效识别枢纽点和孤立点。
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