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摘要
提出基于聚类及链接分析的挖掘模型Link Net Clus,该模型将对象类型分为目标类型及属性类型,并假设目标对象属于每个簇的概率依赖于与之相关的其他对象,在目标对象上进行迭代的聚类操作,最终得到具有多样性的聚类结果。该模型充分利用了异质信息网络中的关联关系,得到多维的挖掘结果来解决数据冗余的问题,结果的可解释性也优于排序序列。通过实验证明了使用Link Net Clus得到的聚类结果比已有的基准方法提高大概30%50%左右。
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单位电子信息工程学院; 兰州文理学院
