一种基于博弈论的增量式异构图聚类方法

    公开(公告)号:CN108399268A

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201810271526.1

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的增量式异构图聚类方法。本发明利用Personalized Pagerank作为统一的距离度量方式;利用增量式计算提高Personalized Pagerank得分的计算效率;基于DBSCAN算法并且利用博弈论的方法对聚类结果进行调整;利用熵以及边权重更新的方式来平衡结构信息和属性信息之间的重要性。本方法使用Personalized Pagerank来度量图结构中任意两个结点之间的相似性,利用增量式计算方式计算结点之间的Personalized Pagerank得分;采用DBSCAN算法得到初步的聚类结果并根据博弈论来对聚类结果进行调整;根据聚类结果计算熵,更新不同类型的边的权重。本发明同时考虑异构图结点的结构相似性和属性相似性,提高了Personalized Pagerank得分的计算效率并对聚类结果进行优化,提出了一种效率高,聚类质量好的异构图聚类方法。

    一种基于博弈论的增量式异构图聚类方法

    公开(公告)号:CN108399268B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN201810271526.1

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的增量式异构图聚类方法。本发明利用Personalized Pagerank作为统一的距离度量方式;利用增量式计算提高Personalized Pagerank得分的计算效率;基于DBSCAN算法并且利用博弈论的方法对聚类结果进行调整;利用熵以及边权重更新的方式来平衡结构信息和属性信息之间的重要性。本方法使用Personalized Pagerank来度量图结构中任意两个结点之间的相似性,利用增量式计算方式计算结点之间的Personalized Pagerank得分;采用DBSCAN算法得到初步的聚类结果并根据博弈论来对聚类结果进行调整;根据聚类结果计算熵,更新不同类型的边的权重。本发明同时考虑异构图结点的结构相似性和属性相似性,提高了Personalized Pagerank得分的计算效率并对聚类结果进行优化,提出了一种效率高,聚类质量好的异构图聚类方法。

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