一种新的图聚类算法研究

• 作者: 凌志刚 吴绍兵 唐德权
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 集群 结构聚类 图数据集 频繁子图挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 18-20,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.2
• 字数: 3169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.006

摘要

图聚类是基于各种标准如结点标号、边标号、公共子图等条件将图数据集实例划分不同类集群,这将对结构化图空间及增强对图数据的理解有着重要作用.针对此问题提出基于结构化的图聚类算法.与目前有关的算法相比,该算法不产生新图或原图分解成零碎子图,也不依赖计算最大共同子图的相关操作.实验结果表明,这种方法在现实分子图数据集上对结构聚类可行、有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐德权	湖南警察学院信息技术系	25	66	5.0	7.0
2	吴绍兵	云南警官学院信息网络安全学院	16	82	5.0	8.0
3	凌志刚	湖南大学电气与信息工程学院	10	100	5.0	10.0