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基于采样的大规模图聚类分析算法
被引量：
3
1
作者
张建朋
陈鸿昶
+2 位作者
王凯
祝凯捷
王亚文
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1731-1737,共7页
针对当前聚类方法(例如经典的GN算法)计算复杂度过高、难以适用于大规模图的聚类问题,本文首先对大规模图的采样算法展开研究,提出了能够有效保持原始图聚类结构的图采样算法(Clustering-structure Representative Sampling,CRS),它能...
针对当前聚类方法(例如经典的GN算法)计算复杂度过高、难以适用于大规模图的聚类问题,本文首先对大规模图的采样算法展开研究,提出了能够有效保持原始图聚类结构的图采样算法(Clustering-structure Representative Sampling,CRS),它能在采样图中产生高质量的聚类代表点,并根据相应的扩张准则进行采样扩张.此采样算法能够很好地保持原始图的内在聚类结构.其次,提出快速的整体样本聚类推断(Population Clustering Inference,PCI)算法,它利用采样子图的聚类标签对整体图的聚类结构进行推断.实验结果表明本文算法对大规模图数据具有较高的聚类质量和处理效率,能够很好地完成大规模图的聚类任务.
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关键词
大规模图
图采样
图聚类
整体推断
聚类代表点
扩张准则
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职称材料
大图采样方法综述
2
作者
张翔
倪瑜那
+5 位作者
李松岳
高刚毅
方林聪
王毅刚
赵颖
周志光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期1805-1814,共10页
大图采样是常用的网络图简化方法,可显著降低大图数据的规模.文中从随机图采样、特征驱动的大图采样方法、大图采样的评估指标和大图采样方法的应用4个角度进行综述.首先介绍随机点、随机边和随机游走的随机图采样方法;然后论述拓扑结...
大图采样是常用的网络图简化方法,可显著降低大图数据的规模.文中从随机图采样、特征驱动的大图采样方法、大图采样的评估指标和大图采样方法的应用4个角度进行综述.首先介绍随机点、随机边和随机游走的随机图采样方法;然后论述拓扑结构、社区结构、动态网络关联和语义关联特征驱动的大图采样方法;再介绍拓扑结构、视觉感知和特征驱动的大图采样指标;最后介绍了大图采样方法在社交网络、地理交通、生物医学和深度学习等领域的应用,并展望了该方法的发展前景.
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关键词
大图采样
随机分布
特征保持
采样评估
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职称材料
题名
基于采样的大规模图聚类分析算法
被引量：
3
1
作者
张建朋
陈鸿昶
王凯
祝凯捷
王亚文
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
荷兰埃因霍温理工大学计算机系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1731-1737,共7页
基金
国家自然科学基金群体项目(No.61521003)
国家重点研发计划项目(No.2016YFB0800101)
文摘
针对当前聚类方法(例如经典的GN算法)计算复杂度过高、难以适用于大规模图的聚类问题,本文首先对大规模图的采样算法展开研究,提出了能够有效保持原始图聚类结构的图采样算法(Clustering-structure Representative Sampling,CRS),它能在采样图中产生高质量的聚类代表点,并根据相应的扩张准则进行采样扩张.此采样算法能够很好地保持原始图的内在聚类结构.其次,提出快速的整体样本聚类推断(Population Clustering Inference,PCI)算法,它利用采样子图的聚类标签对整体图的聚类结构进行推断.实验结果表明本文算法对大规模图数据具有较高的聚类质量和处理效率,能够很好地完成大规模图的聚类任务.
关键词
大规模图
图采样
图聚类
整体推断
聚类代表点
扩张准则
Keywords
large
-scale
graph
s
graph
sampling
graph
clustering
population
inference
clustering
representative
nodes
expansion
criteria
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
大图采样方法综述
2
作者
张翔
倪瑜那
李松岳
高刚毅
方林聪
王毅刚
赵颖
周志光
机构
浙江财经大学信息管理与人工智能学院
杭州电子科技大学数字媒体与艺术设计学院
中南大学计算机学院
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期1805-1814,共10页
基金
国家自然科学基金(61802339,61872314,62177040)
浙江省科技计划(2021C03137)
+1 种基金
浙江省科技厅公益项目(GF20G010005,GF20F020065)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A2001)。
文摘
大图采样是常用的网络图简化方法,可显著降低大图数据的规模.文中从随机图采样、特征驱动的大图采样方法、大图采样的评估指标和大图采样方法的应用4个角度进行综述.首先介绍随机点、随机边和随机游走的随机图采样方法;然后论述拓扑结构、社区结构、动态网络关联和语义关联特征驱动的大图采样方法;再介绍拓扑结构、视觉感知和特征驱动的大图采样指标;最后介绍了大图采样方法在社交网络、地理交通、生物医学和深度学习等领域的应用,并展望了该方法的发展前景.
关键词
大图采样
随机分布
特征保持
采样评估
Keywords
large
graph
sampling
random
distribution
feature
preservation
sampling
evaluation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于采样的大规模图聚类分析算法
张建朋
陈鸿昶
王凯
祝凯捷
王亚文
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
2
大图采样方法综述
张翔
倪瑜那
李松岳
高刚毅
方林聪
王毅刚
赵颖
周志光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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