基于环型网络模体应用马尔科夫聚类的图挖掘模型
[Abstract]:Aiming at the problems of low efficiency and low precision of graph data mining, a graph mining model based on Markov clustering based on ring network motifs is proposed. Firstly, according to the point set of the input graph, the random graph is generated by using the Erd o "s-R 茅 nyi model. In the process of mining the input graph and the subgraph of the random graph, the loop subgraph is determined by the additive property of the vector, and the statistical characteristics of the network motif are calculated. Determines whether the subgraph is a network motif. Then, the absolute contribution matrix of the edges in the graph is solved, and the threshold is obtained by the dynamic threshold method, and the matrix is treated by binarization. Finally, dilatation and expansion operations are performed on the sparse graphs to make them converge. The experimental results show that the model can effectively reduce the running time and improve the efficiency of graph mining while ensuring the clustering quality.
【作者单位】: 辽宁师范大学计算机与信息技术学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(No.61373127) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(No.LR2015033) 辽宁省科技计划项目(No.2013405003) 大连市科技计划项目(No.2013A16GX116)资助~~
【分类号】:O157.5;TP311.13
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,本文编号:2263093
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