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摘要:
为了实现时间序列自动聚类,以及更为细致地描述时间序列之间的结构关系,引入社区发现方法来研究时间序列聚类.针对标签传播方法在标签传播过程中具有较强不确定性,以及算法对网络结构较为敏感等问题,提出一种基于中心度的标签传播时间序列聚类方法;通过构建时间序列网络空间结构,将每条时间序列看作一个节点,根据每个节点的中心度来得到标签更新顺序;计算节点对于每个簇的归属度,再利用节点的归属度和标签的传播实现节点的划分,从而实现时间序列聚类.所提方法通过分析时间序列之间的连接关系来发现其在欧氏空间的结构特征,进而实现空间结构的有效划分.实验结果表明,所提方法无需确定初始簇中心,能够有效划分人工数据网络和真实社会网络,在时间序列数据聚类中取得了良好的聚类效果.
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文献信息
篇名 基于中心度的标签传播时间序列聚类方法
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 标签传播 时间序列 聚类分析 社区发现 中心度 数据挖掘
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1950-1958
页数 9页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13195/j.kzyjc.2017.0877
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李海林 华侨大学工商管理学院 34 368 10.0 18.0
2 梁叶 华侨大学工商管理学院 7 56 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
标签传播
时间序列
聚类分析
社区发现
中心度
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
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