復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)算法研究(參考版)
2025-06-16 03:19本頁(yè)面
【正文】 實(shí)驗(yàn)表明，與基于特征空間的聚類(lèi)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(lèi)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！ 。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)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(lèi)和空間模式識(shí)別 等多種空間數(shù)據(jù)分析?；谙嗨贫瓤臻g的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是一個(gè)很有前景的 “ 高維 ”數(shù)據(jù)分析方法。為了分析時(shí)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(shí)空數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。 44 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘 vs復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) ? 1. 時(shí)空數(shù)據(jù)網(wǎng) 隨著時(shí)空數(shù)據(jù)的日益積累，時(shí)空數(shù)據(jù)已經(jīng)形成一個(gè)以時(shí)空數(shù)據(jù)實(shí)體為節(jié)點(diǎn)，時(shí)空數(shù)據(jù)實(shí)體與實(shí)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(jìn)行演化和發(fā)展。 ? 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)于有效處理海量時(shí)空數(shù)據(jù)、提高時(shí)空數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化和智能化水平具有重要意義，在 遙感、 GIS、實(shí)時(shí)導(dǎo)航、決策支持、交通控制、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療圖像處理、案件偵破、道路交通、機(jī)器人等 許多涉及時(shí)空數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中都有廣泛應(yīng)用。NLPR Open Project(20222022) ? Novel spectral model 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(shí)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(shí)空數(shù)據(jù)的膨脹速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了常規(guī)的事務(wù)型數(shù)據(jù)， “ 數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏 ” 的現(xiàn)象在時(shí)空數(shù)據(jù)中尤為嚴(yán)重。 （ 1） 動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法 （ 2） 高維復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法 （ 3） 分布式復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法 以上類(lèi)型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域 ， 因此如何針對(duì)特殊類(lèi)型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)出新型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法也是當(dāng)前面臨的主要問(wèn)題之一 。 如何設(shè)計(jì)出 快速 、 高精度 和 免參數(shù) 的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法仍是當(dāng)前最期待解決的問(wèn)題之一 。 37 3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)所面臨的問(wèn)題 第二 ， 不能同時(shí)滿(mǎn)足計(jì)算速度快 、 聚類(lèi)精度高（ 即抗噪聲能力強(qiáng) ） 、 免參數(shù) （ 即不依賴(lài)先驗(yàn)知識(shí) 、 對(duì)參數(shù)不敏感 ） 等基本要求 。 怎么形成的 ？ 有什么必然聯(lián)系 ？ 哪些內(nèi)在屬性有關(guān) ？ 因此，現(xiàn)階段我們不得不通過(guò)觀(guān)察有簇網(wǎng)絡(luò)所展示出的 “外在”現(xiàn)象 去理解網(wǎng)絡(luò)簇概念，借助 “主觀(guān)”定義的目標(biāo)函數(shù) 或 啟發(fā)式規(guī)則 去 刻畫(huà)和計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)。 3） 隨機(jī)游走的步長(zhǎng)會(huì)影響算法的聚類(lèi)結(jié)果 ， 盡管實(shí)驗(yàn)表明對(duì)某些網(wǎng)絡(luò) ， 聚類(lèi)結(jié)果對(duì)該參數(shù)并不敏感 ， 但如何針對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出最優(yōu)步長(zhǎng)仍是一個(gè)未被解決的理論問(wèn)題 。 ? FEC算法之優(yōu)缺點(diǎn) 1) 是第一個(gè) 綜合考慮兩種分簇標(biāo)準(zhǔn) (連接密度和連接符號(hào) )的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)算法。 符號(hào)網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)具有 簇內(nèi)正關(guān)系稠密 、 同時(shí)簇間負(fù)關(guān)系稠密 的特點(diǎn) . 2022年 ， 我們針對(duì)符號(hào)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)問(wèn)題 ， 提出了基于馬爾科夫隨機(jī)游走模型的 啟發(fā)式符號(hào)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)算法 FEC . 2. FEC算法簡(jiǎn)介 ? FEC的 基本假設(shè) 從任意給定的簇出發(fā)，網(wǎng)絡(luò)中的 Markov隨機(jī)游走過(guò)程達(dá)到起始簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的期望概率將 大于 達(dá)到起始簇外節(jié)點(diǎn)的期望概率。 CPM 算法 (Nature, 2022) 35 FEC算法 (TKDE, 2022) 1. 符號(hào)網(wǎng)絡(luò) (signed work)是指包含正 、 負(fù)兩種關(guān)系的二維復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) ， 是對(duì)一般復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)描述能力的一種推廣 。 ? CPM的 缺點(diǎn) 1) 實(shí)際應(yīng)用中 參數(shù) k難以確定 ，選取不同的 k值會(huì)得到不同的網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)。但在許多應(yīng)用中，重疊網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)更具有實(shí)際意義。 ? 該算法與 Google的 PageRank算法齊名，被包括 Altavista在內(nèi)的多個(gè) 搜 索引擎 所采用。
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