10.3969/j.issn.1000-386x.2016.11.050
基于最短路径的加权属性图聚类算法研究
图在计算机领域是一种重要的数据结构，可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法，多存在聚类效果差，消耗资源多，效率低等缺点。针对以上问题，提出一种基于最短距离的加权属性图聚类算法 WASP（weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path），建立加权属性无向图模型，在此模型上基于最短路径算法度量节点间的关联度，以此为原则选取新的聚类中心对图进行聚类。实验表明，新的聚类算法具有更高效的聚类效果。
图、加权属性图、最短路径、聚类
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金青年科学基金项目61201447。
2016-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
212-214,281
