检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
出 处:《计算机应用研究》2013年第7期1950-1952,1957,共4页Application Research of Computers
基 金:国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110095110010);江苏省研究生科研创新计划资助项目(CXZZ12_0934);国家博士后科学基金资助项目(20070421041)
摘 要:现有大多数的网络聚类方法都只是针对无向网络,已有的有向网络聚类方法建立在传统聚类算法基础之上,存在着一定的局限性。针对上述问题,提出一种基于仿射传播的有向网络聚类算法,该算法首先采用Sim-Rank作为节点之间的相似度,并将计算得到的结果转换为适应于仿射传播算法的负值;然后将相似度矩阵作为输入,利用具有更好性能的仿射传播算法对有向网络进行聚类。实验结果表明,所提出算法的聚类性能优于其他几种具有代表性的有向网络聚类算法。Most of the current clustering algorithms are designed only for undirected networks.The few existing algorithms for directed networks are designed based on traditional clustering methods which have some drawbacks.For these problems,this paper proposed a clustering method for directed networks using affinity propagation.Firstly,it calculated the SimRank simila-rities between the pairs of nodes in the given directed network.Then it converted the similarities into the equivalent negative value.Finally,it partitioned the networks into clusters using the famous and outstanding affinity propagation algorithm taking the calculated similarity matrix as input.The experimental results demonstrate that the performance of the proposed algorithm is superior to the state-of-art methods.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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