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摘要
由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理，导致网络聚类结果和聚类质量不理想，聚类实际运行时间上升。提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型，通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系，获取网络编码局部几何结构，利用邻居节点间感知数据的空间关联性过滤噪声数据，同时使用坐标更新算法调整噪声点位置，实现复杂网络数据去噪。加权复杂网络将数据从输入空间非线性映射到特征空间，获取网络的特征向量，同时使用谱聚类算法构建加权复杂网络聚类模型，通过随机梯度下降法对模型进行优化实现网络聚类。仿真实验结果表明，所提模型可以获取高精度的聚类结果，同时还能够有效减少聚类实际运行时间，提升聚类质量。
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