基于谱聚类带有节点特征的社区发现算法

提出一类基于谱聚类算法的带有节点特征的社区发现算法(SCSA),该算法首先将带有节点特征的网络图转化为加权图,其中边的权重用节点特征相似度度量,然后将谱聚类算法应用到加权图上进行社区检测.SCSA算法将带有节点特征的网络图分成K个社区,每个社区内节点不仅连接良好而且具有相似的特征属性.注意到不是所有节点的特征在社区划分过程中都是有用的,与划分无关的特征信息会降低社区发现算法的准确度.为此,提出了一类节点特征权重自调整机制嵌入到谱聚类中以提高社区检测质量.数值实验的结果验证了所提算法的有效性.     

基于聚类融合的邮件社交网络社区划分方法

为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络特征及邮件属性衡量节点间距离,避免对邮件内容的分析导致涉及用户隐私,其次使用K-Means算法产生若干初始聚类结果,同时引入共协矩阵记录初始聚类时节点的归属,最后根据共协矩阵中邮箱节点间的相似程度,使用融合算法合并初始聚类结果得到最终社区结构.实验表明,该算法未使用邮件内容,得到的社区结构质量较高,并能发现多形态社区.     

基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.     

基于电路网络的多图融合

结合互联网图像搜索的特点,提出了一种适用于大数据集基于电路网络的线性多图融合框架.根据核矩阵对应图模型的马尔可夫网络特征,分析了电路网络描述马尔可夫网络和多马尔可夫网络融合的可行性.分析了单源单地电路网络和谱聚类在描述流形上的相似关系,并受此启发找到了对应于等周分割模型的单地多源电路网络模型,给出了它的希尔伯特空间解释.分析了电路网络和经典排序算法的联系,进而提出了一种新的快速迭代算法.在以上工作的基础上,提出了多图融合的电路网络模型,该模型可以方便的利用k近邻信息和相关信息.在多模态图像搜索的应用里,比较了单地多源电路网络模型和流形排序以及其他多图融合、相关性分析模型;实验结果验证了融合模型和快速算法的有效性.     

基于边信任度的混合参数自适应重叠社区发现算法

网络中的社区结构有助于简化网络拓扑结构分析,揭示系统内部的规律,能够为信息推荐和信息传播控制提供有力的支撑.网络重叠社区结构与真实生活更加接近,但其分析较非重叠社区结构更加困难.因此,针对重叠社区发现问题,在对网络的边进行峰值聚类的基础上提出了一种基于边信任度的混合参数的自适应重叠社区发现算法.定义了网络边的邻居边集合及与其邻居边之间的信任度函数,通过信息传递获取边的总信息量,并且基于此引入混合参数的概念.基于k-means算法使用混合参数对网络中的边进行聚类,即将网络中的边划分为核心边集与非核心边集,每个核心边作为一个聚类中心.根据非核心边到核心边的距离将所有非核心边划分至距离其最近的聚类中心所在社区.再根据网络中边与节点的关系实现重叠节点发现,最终实现重叠社区的发现.该算法的优点是每条边通过独立地完成信息扩散找到社区的结构,相比于传统的峰值聚类算法,不需要人为设置相关参数,实现重叠社区的自适应发现.为验证算法的可行性,对算法复杂度进行了分析,并且使用两种社区划分评价指标——标准化互信息和模块度,分别在人工数据集及6种真实数据集上进行实验,通过与其他算法进行对比分析,实验结果表明该算法更具可行性和有效性.     

一种基于网络嵌入的社区发现方法

社区发现是社会网络分析的重要任务,有助于理解中观尺度的网络结构.现有的诸多社区发现方法仅考虑网络的拓扑信息,忽略了网络中每个节点所包含的属性信息.为此,本研究首先基于社会网络的拓扑结构信息与节点属性信息分别构建初始特征矩阵;然后基于网络嵌入模型,融合初始特征矩阵的主成分信息,构建共识嵌入矩阵;最后,给出社会网络中"领袖节点"的泛化定义形式,并提出一种改进的图聚类算法(LIK-means)挖掘社会网络中潜在的社区结构.实验表明,LIKmeans较其他经典算法有较好的可扩展性,同时在真实社会网络中的社区识别精度更高.     

一种面向大规模社会网络的社区发现算法

随着社会网络中顶点和边的逐渐增加,计算效率成为了大规模社会网络中社区发现面临的一大难题.为了更加高效地探测社会网络中隐含的社区结构,提出一种基于抽样与标签传播的社区发现算法.该算法首先利用基于度的随机游走技术对整体网络进行抽样得到子图,然后采用基于概要的社区发现算法对此子图进行社区发现,得到核心社区,最后依据已有社区结构与未抽样的节点的相似度迭代式地将社区标签传播到剩余节点.在真实社会网络数据集上,与已有算法通过实验进行了比较分析,结果表明该算法能够在保证有效性的同时提高计算效率.     

K近邻的自适应谱聚类快速算法

谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。     

基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法

基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.     

一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法

为了实现快速谱聚类分析,设计了一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法(CMTSC).CMTSC将余弦函数和矩阵变换技术融入到了谱聚类算法之中.利用余弦函数构造了相似度矩阵W,跳过了传统谱聚类算法中设置尺度因子的过程,随后利用矩阵变换技术实现了矩阵W的特征值分解,降低了分解的计算复杂度.在UCI数据库中部分数据集上的聚类实验和Berkeley图像库中部分图像上的分割实验,验证了CMTSC的有效性和高效性.     

一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法

学习者网络拓扑结构稀疏,且传统的社区检测算法无法为惰性/冷启动学习者检测其潜在的社区。针对该类问题,提出了一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法(POCDL)。POCDL算法是一种局部图聚类算法,首先利用社交化在线课程平台中的好友关系、同学关系和师生关系解决学习者网络数据稀疏问题;然后挖掘学习者网络中的高阶组织并重构学习者网络;最后,根据学习者的度中心性选取初始种子集,根据社区归属度和社区亲密度进行局部社区检测。在人工网络和学者网真实网络数据集上的实验结果表明：POCDL算法能够较好地为惰性/冷启动学习者检测社区;对其他类型的复杂网络也具有一定的普适性。     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

谱聚类在社团发现中的应用

在分析谱聚类原理的基础上,研究了其在社团发现中的应用,提出了快速估计社团数量的新方法.该方法通过计算和分析Laplacian矩阵特征值的分布来估计社团的数量,利用K-means算法对Laplacian矩阵特征向量构造的向量空间进行聚类,实现社团的发现.该算法在真实社会网络和合成网络上做了测试,验证了在社团发现中的准确性和有效性.      

基于向量划分的复杂网络社区结构发现

社区结构是复杂网络最重要的结构特性之一,通过优化模块度来进行社区结构发现是目前使用最为广泛的一类方法.通过将网络看做有向图,模块度矩阵可表示为顶点的有向边向量表示的交叉协方差矩阵,但是该矩阵不是正定的.现有方法通过对该矩阵的进行谱分解,提取大于零的特征根对应的成分,将社区发现问题描述为向量划分问题.本文通过修正交叉协方差矩阵的对角线,使之满足正定性条件,将其表示为顶点向量的内积矩阵.因此,无须对模块度矩阵进行谱分解,甚至无须显式计算顶点的表示向量,就可以将基于模块度的社区发现问题重构为一个向量划分问题.进一步,从向量划分的角度解释了有限分辨率现象的根源,设计了以最大化向量夹角为指导的贪婪算法,该方法比直接优化模块度的方法有更高的异质社区分辨能力.在合成网络和真实网络上分别进行了实验验证,实验结果证实了所提方法的可行性和有效性.     

Markov Clustering-Based Placement Algorithm for Hierarchical FPGAs

Divide-and-conquer methods for FPGA placement algorithms including partition-based and cluster-based algorithms have shown the importance of good quality-runtime trade-off.This paper describes a cluster-based FPGA placement algorithm targeted to a new commercial hierarchical FPGA device.The algorithm is based on a Markov clustering algorithm that defines a sequence of stochastic matrices operating on a generating matrix from the input FPGA circuit netlist.The core of the algorithm tightly couples a Markov clustering process with a multilevel placement process.Tests show its excellent adaptability to hierarchical FPGAs.The average wirelength results produced by the algorithm are 22.3% shorter than the results produced by the current hierarchical FPGA placer.     

基于转移矩阵P的复杂网络聚类方法

提出了一种相对简单、有效的划分复杂网络社团结构的方法.该算法利用复杂网络的转移矩阵P和K均值聚类算法来划分社团结构,并且用F统计量判定最优的聚类结果,在探测社团结构明显的人工网时具有较高的准确度.     

基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法

针对基于流形正则化自表示(MRSR)的无监督特征选择算法直接从原始的样本空间构造相似矩阵可能会 导致重构空间中样本的相似性描述得不够准确的问题,提出了基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择 (AMRSR)算法。 基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法在 MRSR 算法的基础上通过对相似矩阵施 加概率最近邻约束将相似矩阵的学习嵌入到优化过程中,在重构空间中自适应地学习样本的相似性,使得在每一 次迭代中获取更加精确的样本局部几何流形结构,从而选择具有代表性且保持局部几何流形结构的特征。 最后, 在四个公开数据集上进行了大量的对比实验,通过将算法的特征选择结果用于 K-means 聚类并采取两种常见的聚 类评价指标:聚类精确度和归一化互信息评价聚类效果。 实验结果表明,AMRSR 算法与现有的一些算法相比有更 高的聚类精确度和归一化互信息,进一步表明该算法特征选择效果更好。