基于属性扩展图k-means聚类算法的研究

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1、...图书分类号TP301密级非密UDC硕士学位论文基于属性扩展图的K-means聚类算法的研究任巍英指导教师（姓名、职称）高媛副教授申请学位级别工学硕士专业名称计算机软件与理论论文提交日期2012年4月24日论文答辩日期2012年6月3日学位授予日期________年______月______日论文评阅人张继福李德玉答辩委员会主席李德玉2012年6月3日......原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均

2、已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：导师签名：日期：......基于属性扩展图的K-means聚类算法的研究摘要社团结构是社会网络普遍存在的拓扑特性之一，发现社会网络中的社团结构是复

3、杂网络研究的基础性问题。聚类算法是发现社团结构的一种重要的方法。聚类分析技术在过去的许多年中得到了广泛的研究，其中K-means聚类算法是众多聚类算法中比较经典的一个。K-means聚类算法由于思想简单、时间复杂度小而被广泛的进行了研究与运用，尤其在对大规模数据进行挖掘中，K-means聚类算法具有高效性及可伸缩性。真实网络中，除了数据之间存在的拓扑结构以外，其数据本身存在着各种特殊属性。现存的许多聚类算法仅仅依靠数据间的拓扑结构进行聚类，而很大程度的忽略了数据所具有的特有属性在聚类分析中的作用。本文在分析聚类算法中节点的拓扑结构及特有属性的作用之后，对K-means聚类算法进行

4、改进，提出了一种新的聚类算法-SAK聚类算法。本文的主要研究成果如下：（1）将真实网络用图的模型表示，并根据现实网络的实用性，将节点的属性特性作为节点添加到图中，并根据节点与属性的关系添加相应的边，从而构成属性扩展图。在属性扩展图的基础上，使用随机行走模型对节点的结构及属性相似性进行统一的测量。（2）提出了一种自动更新权重值的方法，在聚类算法不断迭代的过程中，节点边的权重会随之发生变化，随着权重的改变节点间的相似度也会随之改变，这样，不同的属性将会在聚类算法中起到不同的作用。这种改变将会使节点间相似度的测量更加趋于实际，趋于准确。（3）提出基于属性扩展图的K-means聚类算法（

5、SAK），该算法改变K-means算法随机选取初始聚类中心的方法，采用密度函数的方法进行初始聚类中心的选取。并运用两个真实的社会网络对本文所提出的SAK聚类算法进行了验证。关键字：K-means聚类算法，属性扩展图，邻接随机行走距离......ResearchontheK-meansClusteringAlgorithmBasedonAttributeAugumentedGraphAbstractCommunitystructureisoneofthecommontopologicalcharacteristicsofsocialnetworks.Communitydetecti

6、onhasbecomeafundamentalproblemintheresearchfieldofsocialnetworks.Theclusteringalgorithmisanimportantwaytofindcommunitystructure.Theclusteringanalysistechniquehasbeenwidelystudiedinthepastmanyyears,oneoftheclusteringalgorithmisk-menasclusteringalgorithm,whichisthemostclassical.Becauseofsimplet

7、hinkingandshorttimecomplexity,k-meansiswidestudiedandapplied.Especiallythek-meansalgorithmisscalableandhighefficientinlarge-scaledatabase.Intherealnetwork,thereistopologicalstructurebetweendatas,andtherearespecialpropertiestoo.Manyexistingclu