基于安全性的成对约束扩充算法

• 作者: 杨帆 王俊斌 白亮
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 成对约束 半监督聚类 监督信息的有效性 监督信息的扩展
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 324-329
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200700092

摘要

基于成对约束的聚类分析是半监督学习的一个重要研究方向.成对约束的数量已成为影响该类算法有效性的重要因素.然而,在现实应用中,成对约束的获取需要耗费大量的成本.因此,文中提出了一种基于安全性的成对约束扩充方法(Ex-tended Algorithm of Pairwise Constraints Based on Security,PCES).该算法将传递闭包中最大局部连通距离作为安全值,并根据安全值来修改传递闭包之间的相似性,减少合并传递闭包带来的风险,最后利用图聚类方法合并相似的传递闭包达到扩充成对约束的目的.该算法不仅可以安全有效地扩充成对约束,同时可以将扩充后的成对约束应用到不同半监督聚类算法中.文中在8个基准数据集上进行了成对约束扩充算法的比较.实验结果表明,该算法可以安全有效地扩充成对约束.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白亮		7	80	2.0	7.0
2	王俊斌		2	1	1.0	1.0
3	杨帆		14	28	3.0	5.0