基于信息粒的海量式数据的超图聚类研究
本文提出了一种基于信息粒的二进制数的运算方法,进行频繁集关联规则的提取构成超图,进而采用超图层次划分进行聚类,形成最终聚类结果的算法.由于采用二进制的布尔运算,所以在获取关联规则和频繁集时能大大提高运行速度.利用频繁集所构成的超图克服了传统超图建模的初始化随机性,更有利于获得满意的结果,特别是对于海量式复杂数据集的聚类.在今后的工作中,我们将结合所获得的聚类结果,提出一些使用各个聚类子集的特征值,去归类新获取的文档或在Web上进行相关文档的搜索的方法和思路.
布尔代数 信息粒 超图建模 计算机数学
刘群
重庆邮电学院计算机系(重庆)
国内会议
舟山
中文
185-186,198
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）