Ett heterogent informationsnätverk (HIN) är ett vars noder modellerar objekt av olika slag och vars länkar modellobjektens relationer. I många tillämpningar, såsom sociala nätverk och RDF-baserade kunskapsbaser, kan information modelleras som HIN. För att berika sitt informationsinnehåll är objekt (som representeras av noder) i en HIN vanligtvis förknippade med ytterligare attribut. Vi kallar ett sådant HIN ett attributerat HIN eller AHIN. Vi studerar problemet med att gruppera objekt i en AHIN, med hänsyn tagen till objektens likheter med avseende på både objektattributvärden och deras strukturella uppkoppling i nätverket. Vi visar hur övervakningssignalen, uttryckt i en must-link-uppsättning och en inte-link-uppsättning, kan utnyttjas för att förbättra klusterresultaten. Vi lade fram SCHAIN-algoritmen för att lösa klusterproblemet. Vi utför omfattande experiment som jämför SCHAIN med andra toppmoderna klusteralgoritmer och visar att SCHAIN överträffar de andra inom klusterkvalitet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF studerade problemet med att klunga ihop objekt i en attributerad VIN.
Semi-supervised Clustering in Attributed Heterogeneous Information Networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}