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一种基于节点邻域的聚类系数的分层随机游走抽样方法

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本发明提出了一种基于节点邻域的聚类系数的分层随机游走抽样方法，包括以下步骤：S1，采用k‑means聚类算法获取网络中节点的近似度分布，并根据不同聚类簇内轮廓系数与聚类结果获得k‑means算法中k的最优值，根据所得k值得到需要将原数据集划分为k层，根据精确度的幂律分布情况得到分层阈值，以及各层内的节点及边的个数；S2，根据所得k值及阈值，将网络实施分层，得到高度节点集NHigher‑degree，中度节点集Nmid‑degree，低度节点集NLower‑degree；S3，确定采样比；S4，执行游走进行抽样，最后将三个不同层的抽样结果进行合并，得到最终抽样结果。本发明解决了高度节点或低度节点过度入样的问题，也为非连通网络抽样提供了解决方案。

著录项

公开/公告号CN113901984A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人重庆理工大学;
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申请/专利号CN202111001130.3
发明设计人刘小洋;张梦瑶;马敏;
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申请日2021-08-30
分类号G06K9/62(20060101);G06Q50/00(20120101);
代理机构50240 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙);
代理人王宏松
地址 400054 重庆市巴南区红光大道69号
入库时间 2023-06-19 13:35:32

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