论文摘要
图聚集技术是将一个大规模图用简洁的小规模图来表示,同时保留原始图的结构和属性信息的技术。现有算法未同时考虑节点的属性信息与边的权重信息,导致图聚集后与原始图存在较大差异。因此,提出一种同时考虑节点属性信息与边权重信息的图聚集算法,使得聚集图既保留了节点属性相似度又保留了边权重信息。该算法首先定义了闭邻域结构相似度,通过一种剪枝策略来计算节点之间的结构相似度;其次使用最小哈希(MinHash)技术计算节点之间的属性相似度,并调节结构相似与属性相似所占的比例;最后,根据2方面相似度的大小对加权图进行聚集。实验表明了该算法可行且有效。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邴睿,马慧芳,刘宇航,余丽
关键词: 图聚集,结构相似度,属性相似度,加权图,最小哈希
来源: 计算机工程与科学 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 西北师范大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61762078,61363058),广西可信软件重点实验室研究课题(kx201910),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08)
分类号: O157.5
页码: 1777-1784
总页数: 8
文件大小: 1273K
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