量化雙向圖的聚類方法研究及其應用.pdf

1、圖是實體關系建模的一種常用的方法?，F(xiàn)實世界中網絡圖的聚類結構都十分復雜,聚類結構具有聚類內部結點之間連接緊密,而聚類間相互連接較松散的特點。充分挖掘大型復雜網絡圖的聚類結構有助于發(fā)掘網絡圖中潛在的信息、預測各個結點的行為,同時還能夠從整體分析網絡圖的功能和構成。對網絡圖的聚類研究無論是從理論上還是應用上都非常有意義。目前人們已經提出了很多不同的聚類方法用于發(fā)現(xiàn)大型復雜網絡圖中的聚類結構,在互聯(lián)網結構、社會結構、生物的蛋白質結構、文獻的相

2、互引用關系領域都有著廣泛的運用。
　　針對現(xiàn)實中網絡圖聚類的問題,文章給出了一般性的研究框架,概括性的比較和分析了目前較為典型的挖掘網絡聚類結構的圖聚類方法的主要優(yōu)點和缺點。量化雙向圖是網絡圖聚類中的重要研究對象,文章提出了一種基于結點相似性的量化雙向圖聚類算法,并針對實際的論壇數(shù)據(jù)進行聚類分析。首先根據(jù)數(shù)據(jù)接口的要求對論壇中發(fā)帖的數(shù)據(jù)進行各種預先處理,包括建立數(shù)據(jù)庫、并對論壇數(shù)據(jù)進行抓取和導入;最后在此基礎上對論壇數(shù)據(jù)庫進行挖掘