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图聚类的算法及其在社会关系网络中的应用
被引:16
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
温菊屏
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
钟勇
机构
:
[1]
佛山科学技术学院信息与教育技术中心
来源
:
计算机应用与软件
|
2012年
/ 29卷
/ 02期
基金
:
广东省科技计划;
关键词
:
图聚类;
社会关系网络;
k-medoids;
最短距离算法;
随机漫步距离算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
研究图聚类的算法问题。在基于划分的图聚类中,重点比较点与点之间距离的计算方法及其对聚类结果的影响。由于社会关系网络图中点没有坐标值,所以不能使用欧几里得距离和曼哈坦距离。使用k-medoids聚类算法时,分别采用最短距离和随机漫步距离算法,将DBLP数据集构成的社会关系网络图分类成各个子图,通过实验数据验证两种算法的优劣。实验证明最短距离算法获得聚类效果更为理想,达到了较好的分类效果。
引用
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页码:161 / 163+178 +178
页数:4
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