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结构-属性平衡图节点相似度测量算法  
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【英文篇名】 Nodes similarity measure method based on sturcture-attribute balance graph
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 韩启龙; 潘海为; 蔡绍滨; 姚念民; 印桂生;
【英文作者】 HAN Qilong; PAN Haiwei; CAI Shaobin; YAO Nianmin; YIN Guisheng College of Computer Science and Technology; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China;
【作者单位】 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图聚类; 结构-属性平衡图; 随机游走模型; 统一度量;
【英文关键词】 graph clustering; structure-attribute balance graph; random walk model; uniform measure;
【摘要】 节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。
【英文摘要】 Nodes similarity is the basis of graph clustering algorithm. The existing clustering algorithms based on structure and attribute graph are lower efficiency because of the constrains of traditional graph model. To resolve the problem, a measure method of graph nodes similarity is proposed, which is based on the structure and attribute balance graph notion and random walk model. Compared with existing methods, the proposed method measures the similarity not only directed nodes but also undirected nodes, and i...
【基金】 国家自然科学基金(No.61272184,No.41176082); 黑龙江省自然科学基金(No.F201024); 中央高校基本科研业务费专项资金(No.HEUCFZ1010,No.HEUCF100602); 哈尔滨工程大学科技园基础科研培育基金
【更新日期】 2013-02-06
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 1引言近年来,随着图挖掘技术的广泛应用,图聚类的研究引起了人们的极大关注[1-2]。图聚类的目标是将图分成若干个子图,使得子图间的边权重之和最小[3]。在现有图聚类方法的研究中,大多数方法主要是基于图的拓扑结构或顶点属性对图进行聚类[4],而在某些应用中,顶点的拓扑结构和?

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