【摘 要】
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异构信息网络聚类问题是一个新兴问题.最近提出的排名聚类算法将之前看似完全无关的排名与演化聚类方法结合在一起,相互加强,为异构网络的挖掘提供了一种新思路.然而排名聚类
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州,350108
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异构信息网络聚类问题是一个新兴问题.最近提出的排名聚类算法将之前看似完全无关的排名与演化聚类方法结合在一起,相互加强,为异构网络的挖掘提供了一种新思路.然而排名聚类算法仅仅完成异构信息网络中特定目标类型数据的聚类,其聚类结果无法涵盖完整的异构网络结构和异构类型数据.引入协同聚类方法,将排名与协同聚类相结合,本文提出一种RankCoClus算法,首先由基于后验概率的排名分布生成模型得到排名分布矩阵,然后使用协同聚类方法对不同类型的对象同时聚类,一方面可以实现异构信息网络中不同类型节点的同时聚类,另一方面也能提升异构类型数据聚簇结果的一致性关联.真实DBLP四领域数据集及人造数据集上的对照实验结果表明,RankCoClus算法在准确性和聚簇一致性等方面较排名聚类及协同聚类算法均有更好的性能.
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