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基于环型网络模体应用马尔科夫聚类的图挖掘模型

发布时间:2018-10-10 20:11
【摘要】:针对图数据挖掘效率低、精度低等问题,提出基于环型网络模体应用马尔科夫聚类的图挖掘模型.首先,依据输入图的点集,采用Erd o″s-Rényi模型生成随机图,在输入图和随机图的子图挖掘过程中利用向量的加法性质判定环型子图,计算网络模体的统计特征,判断子图是否为网络模体.然后,求解图中边的绝对贡献值关联矩阵,通过动态阈值法求得阈值,二值化处理该矩阵.最后,对已稀疏化的图进行扩张和膨胀操作,使其达到收敛状态.实验表明,文中模型有效减少运行时间,在保证聚类质量同时提高图挖掘效率.
[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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