【摘 要】
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属性图各顶点包含着丰富的信息,在图聚类问题中如何有效使用这些丰富的信息,已经成为开展此类研究的目的。不同于传统的图聚类问题,属性图上的聚类要同时考虑图的结构信息和
【机 构】
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华中科技大学电子信息与通信学院; 中国科学院大学网络空间安全学院; 中国科学院信息工程研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U163620068)资助
论文部分内容阅读
属性图各顶点包含着丰富的信息,在图聚类问题中如何有效使用这些丰富的信息,已经成为开展此类研究的目的。不同于传统的图聚类问题,属性图上的聚类要同时考虑图的结构信息和节点的属性信息。因此,如何平衡两者之间的关系,是属性图聚类的主要关注所在。由于马尔可夫图聚类算法(Markov Clustering algorithm,MCL)仅使用图的拓扑结构信息,没有考虑属性信息,因此提出一种基于马尔可夫的属性图聚类算法(Attributed-based Markov Clustering algorithm,AMCL),对图顶点的属性相似度进行度量并将其转化为边权重再进行随机漫步。真实数据集上的实验验证了所提算法可得到更好的聚类效果,特别是提升聚类内部顶点的属性相似度。
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