基于张量分解的网络异构信息聚类分析方法（

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1、基于张量分解的网络异构信息聚类分析方法*收稿日期：2017-06-02基金项目：国家自然科学基金资助项目（61401483，61401483）作者简介：吴继冰（1987－），男，江苏南通人，博士研究生，E-mail：wujibing@nudt.edu.cn；邓苏（通信作者），男，教授，博士，博士生导师，E-mail：sudeng@sohu.com吴继冰，黄宏斌，邓苏国防科学技术大学信息系统工程重点实验室，湖南长沙410073摘要：提出一种基于张量分解的聚类算法，能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量，异构信

2、息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法，将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明，该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题，并且性能优于现有的聚类方法。关键词：聚类；异构信息；张量分解；信息网络中图分类号：TN95文献标志码：A　　　文章编号：ATensorDecompositionbasedClusteringMethodforHeterogeneousInformationinNetworksWUJibing,HUANGHongbin,DengSuScienceandTe

3、chnologyonInformationSystemsEngineeringLaboratory,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,ChinaAbstract:Atensordecompositionbasedclusteringmethodisproposedforheterogeneousinformationinnetworks.Thisclusteringmethodcanclustermultipletypesofobjectsandrichsemanticrelationship

4、ssimultaneously.Themulti-typesofinformationobjectsinnetworksaremodeledasahigh-dimensionaltensor,andtherichsemanticrelationshipsamongdifferenttypesofobjectsaremodeledaselementsinthetensor.Basedonaneffectivetensordecompositionmethod,themulti-typesofobjectsarepartitionedintodifferentclus

5、terssimultaneously.Theexperimentalresultsonbothsyntheticdatasetsandreal-worlddatasetshowthattheproposedclusteringmethodcandealwiththeheterogeneousinformationinnetworkswell,andoutperformsthestate-of-the-artclusteringalgorithms.Keywords:clustering;heterogeneousinformation;tensordecompos

6、ition;informationnetworks9信息的处理和分析在现代网络信息体系中占有重要的地位，扮演着网络信息体系中的大脑角色。信息的高效分析处理决定了网络信息体系的智能化程度。通过各种途径汇聚而来的信息，只有经过高效的分析挖掘才能更好地服务于用户。而在信息分析处理中，聚类分析是信息分析挖掘的一种重要手段。聚类分析是挖掘数据中蕴含的语义信息及拓扑结构的有效方法。网络信息体系中包含着语义丰富、来源多样的各类信息，而这些信息对象之间存在着丰富的语义和交互关系。也就是说，网络信息体系中包含着丰富的异构信息对象。传统的聚类方法往往忽略了这些信息对象之间的异构性，采

7、用统一的度量方法来计算异构信息之间的距离或者相似度。显然，这种方法对于异构信息对象是不适用的。例如，在电子商务网络中，包含着庞大的用户信息和商品信息，这两种信息对象之间又存在着收藏，购买等语义信息。我们无法直接度量某一个用户与某一件商品之间的相似性。在科学论著发表网络中，存在的异构信息包括：作者、论文、期刊、会议、主题等。这些异构对象这间存在着复杂的语义关系，例如作者著作论文，论文发表于期刊，作者参加会议，论文包含主题词等等。传统的聚类方法试图将不同类型的对象转换到统一的欧氏空间，且只能聚类某一种类型的对象，如作者，而将其他类型的对象经过转换、归一化后作为属性来度

8、量不同作者