图聚类算法的评价模型

摘要：

关系数据可抽象为网络,在通常情况下,缺乏对这些现实网络背景知识的了解.为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现,构建了一种接近现实的网络模型,通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力.为了确保此推断的合理性,构建的模型网络具有与所研究网络完全相同的一阶统计特征.同时,构建的模型网络可具有任意设定的集团结构,这就相当于给定了背景知识,即真实的分类信息是已知的.实例说明,构建的模型为客观评价图聚类算法提供了一条途径.

关键词：数据挖掘、图聚类、聚类评价模型

所属期刊栏目：48

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省博士后科研资助计划1101123C;无锡城市学院院级重点课题WXCY-2011-GZ-007

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：163-167