去噪处理下的复杂网络聚类优化模型研究

• 作者: 姜广坤 裴洲奇
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 空间关联性 加权复杂网络 聚类模型 噪声滤除 谱聚类算法
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 381-385
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.03.075

摘要

由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理,导致网络聚类结果和聚类质量不理想,聚类实际运行时间上升.提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型,通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系,获取网络编码局部几何结构,利用邻居节点间感知数据的空间关联性过滤噪声数据,同时使用坐标更新算法调整噪声点位置,实现复杂网络数据去噪.加权复杂网络将数据从输入空间非线性映射到特征空间,获取网络的特征向量,同时使用谱聚类算法构建加权复杂网络聚类模型,通过随机梯度下降法对模型进行优化实现网络聚类.仿真实验结果表明,所提模型可以获取高精度的聚类结果,同时还能够有效减少聚类实际运行时间,提升聚类质量.