【摘 要】
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为解决社会关系网络图中节点没有坐标值、不能采用传统的欧几里得距离和曼哈坦距离进行聚类的问题,提出采用最短路径算法,来衡量点与点之间的相异度。针对最短路径算法具有时
【机 构】
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佛山科学技术学院电子与信息工程学院,佛山科学技术学院信息与教育技术中心
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目（10152800001000029）
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为解决社会关系网络图中节点没有坐标值、不能采用传统的欧几里得距离和曼哈坦距离进行聚类的问题,提出采用最短路径算法,来衡量点与点之间的相异度。针对最短路径算法具有时间复杂度大的缺点,引入基于参考节点嵌入的最短距离估算思想来估算两点之间的近似距离。在此基础上,针对DBLP数据集构成的社会关系网络图进行聚类,使用基于划分的k-medoids算法,分别采用以上两种距离算法,比较其优劣。实验证明改进后的算法和最短路径算法中的Dijkstra算法相比,距离误差率小,时间复杂度大大降低,在提高效率的同时,取得了同样好的
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