Målet med graf klustring är att dela hörn i en stor graf i olika kluster baserat på olika kriterier såsom vertex anslutning eller grannskap likhet. Grafklusterteknik är mycket användbar för att upptäcka tätt sammankopplade grupper i en stor graf. Många befintliga grafklustringsmetoder fokuserar främst på den topologiska strukturen för klustring, men ignorerar till stor del de vertexegenskaper som ofta är heterogena. I detta dokument föreslår vi en ny grafklusteralgoritm, SA-Cluster, baserad på både strukturella och attributliknande genom ett enhetligt avståndsmått. Vår metod partitionerar en stor graf associerad med attribut i k kluster så att varje kluster innehåller en tätt ansluten subgraf med homogena attributvärden. En effektiv metod föreslås för att automatiskt lära sig graden av bidrag av strukturell likhet och attribut likhet. Teoretisk analys tillhandahålls för att visa att SA-Cluster konvergerar. Omfattande experimentella resultat visar effektiviteten av SA-Cluster genom jämförelse med den state-of-the-art graf klustering och summering metoder.
I papper REF, författare har föreslagit metod för att samla en storskalig graf i samband med attribut baserade på både strukturella och attribut likheter.
Graph Clustering Based on Structural/Attribute Similarities
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}