一种基于符号关系图的快速符号数据聚类算法

• 作者: 张岩金 白亮
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 符号数据 相似性度量 关系图 数据挖掘 聚类
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 数据库&大数据&数据科学|Database & Big Data & Data Science
• 页码范围: 111-116
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200800011

摘要

由于在实际应用中有大量的符号数据生成,符号数据聚类成为了聚类分析的一个重要研究领域.目前,已有许多符号数据聚类算法被提出,但将它们应用于大数据环境时,仍然存在计算成本高、运行速度慢等问题.文中提出了一种基于符号关系图的快速符号数据聚类算法.该算法使用符号关系图替代原始数据,缩小数据集的规模,有效地解决了这一问题.大量的实验分析显示新算法相比其他算法是有效的.