Olika data mining applikationer omfattar data objekt av flera typer som är relaterade till varandra, som kan naturligt formuleras som en k-partit graf. Forskningen om gruvdrift de dolda strukturerna från en k-partit graf är dock fortfarande begränsad och preliminär. I detta dokument föreslår vi en allmän modell, det sammanfattande relationsnätverket, för att hitta de dolda strukturerna (de lokala klusterstrukturerna och de globala samhällsstrukturerna) från ett k-partitdiagram. Modellen ger en huvudram för oövervakad inlärning på k-partit grafer av olika strukturer. Enligt denna modell härleder vi en ny algoritm för att identifiera de dolda strukturerna i en k-partit graf genom att bygga ett relationssammanfattningsnätverk för att approximera den ursprungliga k-partit grafen under ett brett spektrum av distorsionsåtgärder. Experiment på både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar löftet och effektiviteten hos den föreslagna modellen och algoritmen. Vi etablerar också kopplingarna mellan befintliga klustermetoder och den föreslagna modellen för att ge en enhetlig syn på klustermetoderna.
Nyligen, Long et al. I Ref föreslogs en modell för relationssammanfattningsnätverk (RSN) för klusterering över k-partitdiagram som beskriver förhållandet mellan k-klasser av enheter.
Unsupervised learning on k-partite graphs
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}