【摘 要】
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由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理,导致网络聚类结果和聚类质量不理想,聚类实际运行时间上升.提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型,通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系,获取网络编码局部几何结构,利用邻居节点间感知数据的空间关联性过滤噪声数据,同时使用坐标更新算法调整噪声点位置,实现复杂网络数据去噪.加权复杂网络将数据从输入空间非线性映射到特征空间,获取网络的特征向量,同时使用谱聚类算法构建加权复杂网络聚类模型,通过随机梯度下降法对模型进行优化实现网络聚类.仿真实验结果表明,所
【机 构】
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大连海洋大学应用技术学院,辽宁 大连116300
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由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理,导致网络聚类结果和聚类质量不理想,聚类实际运行时间上升.提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型,通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系,获取网络编码局部几何结构,利用邻居节点间感知数据的空间关联性过滤噪声数据,同时使用坐标更新算法调整噪声点位置,实现复杂网络数据去噪.加权复杂网络将数据从输入空间非线性映射到特征空间,获取网络的特征向量,同时使用谱聚类算法构建加权复杂网络聚类模型,通过随机梯度下降法对模型进行优化实现网络聚类.仿真实验结果表明,所提模型可以获取高精度的聚类结果,同时还能够有效减少聚类实际运行时间,提升聚类质量.
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