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融合结构与属性相似性的加权图聚集算法

作者:邴睿; 马慧芳; 刘宇航; 余丽 西北师范大学计算机科学与工程学院; 甘肃兰州730070; 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室; 广西桂林541004; 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 广西桂林541004

摘要:图聚集技术是将一个大规模图用简洁的小规模图来表示,同时保留原始图的结构和属性信息的技术。现有算法未同时考虑节点的属性信息与边的权重信息,导致图聚集后与原始图存在较大差异。因此,提出一种同时考虑节点属性信息与边权重信息的图聚集算法,使得聚集图既保留了节点属性相似度又保留了边权重信息。该算法首先定义了闭邻域结构相似度,通过一种剪枝策略来计算节点之间的结构相似度;其次使用最小哈希(MinHash)技术计算节点之间的属性相似度,并调节结构相似与属性相似所占的比例;最后,根据2方面相似度的大小对加权图进行聚集。实验表明了该算法可行且有效。

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计算机工程与科学

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