基于结构-属性的时空对象图聚类算法的研究
在现有的图聚类方法中,大多数聚类方法只关注图的拓扑结构或节点属性而忽略另一方面为解决这一问题,相关文献中提出了基于图的结构与属性的图聚类方法但这些聚类方法存在建立的图模型不准确、聚类效果不理想、算法执行效率低等缺点.针对上述图聚类方法中存在的问题,提出了一种基于结构属性的时空对象图聚类方法(spatio-temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute,STSA).首先提出了属性加权图模型,在此基础上建立了结构属性的统一度量方法,并采用随机游走模型技术将节点间结构与属性关系转换为相应的相似度矩阵,结合图结构属性关系及相似度矩阵,采用信息传递算法对图进行聚类,解决了现有图聚类方法中所存在的问题,最后通过实验验证了提出的STSA方法的正确性和有效性.
时空对象图 聚类算法 结构特征 属性数据
韩启龙 赵洪斌 潘海为 印桂生 常吉羽
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨150001
国内会议
哈尔滨
中文
154-162
2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）