復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法研究-資料下載頁
2025-06-13 03:19本頁面
【正文】 del and method ? Spectral analysis for directed works ? Spectral analysis for assortative/disassortative works ? Statistical relational learning for graph mining NSFC project (20222022) ? Combine inference and learning for worked data ? Link prediction ? Collective classification 41 時空數(shù)據(jù)挖掘 ? 隨著 GPS、 RS和 GIS 等技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，使時空數(shù)據(jù)的膨脹速度遠遠超出了常規(guī)的事務(wù)型數(shù)據(jù)， “ 數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏 ” 的現(xiàn)象在時空數(shù)據(jù)中尤為嚴重。 Geospatial data Biomedical Data Climate Data Sensor Networks 42 特點和應(yīng)用 ? 除了具有海量、高維、高噪聲和非線性等一般數(shù)據(jù)特征外，時空數(shù)據(jù)還包含了拓撲、距離、尺度、形狀和時間等多種特殊信息，并按復(fù)雜的多維空間索引結(jié)構(gòu)進行組織，在數(shù)據(jù)分析過程中還需借助 空間推理、拓撲分析、幾何計算和時空語義分析 等方法。 ? 時空數(shù)據(jù)挖掘方法對于有效處理海量時空數(shù)據(jù)、提高時空數(shù)據(jù)分析的自動化和智能化水平具有重要意義，在 遙感、 GIS、實時導(dǎo)航、決策支持、交通控制、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療圖像處理、案件偵破、道路交通、機器人等 許多涉及時空數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中都有廣泛應(yīng)用。 43 應(yīng)用成果 ? SKICAT系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了 16 個新的極其遙遠的類星體； ? POSS系統(tǒng)將天空圖像中的星體對象分類準確性從 75%提高到 94%； ? MagellanStudy系統(tǒng)通過分析啟明星表面的大約 30000 幅高分辨率雷達圖像，識別了火山； ? CONQUEST系統(tǒng)基于內(nèi)容的空間和時間查詢，發(fā)現(xiàn)了大氣層中臭氧洞形成的樣本知識。 44 時空數(shù)據(jù)挖掘 vs復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) ? 1. 時空數(shù)據(jù)網(wǎng) 隨著時空數(shù)據(jù)的日益積累，時空數(shù)據(jù)已經(jīng)形成一個以時空數(shù)據(jù)實體為節(jié)點，時空數(shù)據(jù)實體與實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系為邊的 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) ，并以其自身的規(guī)律進行演化和發(fā)展。研究時空數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)自身的演化規(guī)律，建立時空數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，有利于時空數(shù)據(jù)挖掘。為了分析時空數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，可以將一些相關(guān)的 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型 引入到時空數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)當中。 ? 2. 特征空間 vs相似度空間 “ 高維 ” 是基于特征空間數(shù)據(jù)挖掘方法所面臨的主要困難?；谙嗨贫瓤臻g的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是一個很有前景的 “ 高維 ”數(shù)據(jù)分析方法。將 特征空間變換為等價的相似度空間 后，高維時空數(shù)據(jù)挖掘問題就轉(zhuǎn)換為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析問題。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類是最主要的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法之一，可用于 空間數(shù)據(jù)聚類和空間模式識別 等多種空間數(shù)據(jù)分析。 ? 3. 探索其它結(jié)合點 ? 45 ? Shi等提出 規(guī)范譜方法 ，有效地解決了圖像分割和多維空間模式識別問題，該方法成為譜圖分析的主要方法，并被廣泛引用 . , , “Normalized Cuts and Image Segmentation”, IEEE Tans. on pattern analysis and machine Intelligent,2022 ? Harel等針對 空間數(shù)據(jù)聚類 問題，提出了基于 隨機游走 的網(wǎng)絡(luò)聚類方法，與基于特征空間的聚類方法相比，他們的方法能有效處理復(fù)雜空間模式聚類問題 . , . “Clustering Spatial Data Using Random Walks”, In Proceedings of the 7th ACM SIGKDD international Conference on Knowledge Discovery and Data Mining， 2022 ? Shiga等提出了特征空間和相似度空間相結(jié)合的 混合空間聚類方法 ，結(jié)合譜圖分析方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，提出了向量網(wǎng)絡(luò)聚類算法。實驗表明，與基于特征空間的聚類方法相比，他們的方法能有效處理噪聲數(shù)據(jù)，在一定程度上提高了高維空間數(shù)據(jù)的聚類精度 , , , “A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining Numerical Vectors with a Modular Network”, In Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,2022 46 謝 謝！
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