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本发明涉及一种基于高阶结构的生物网络聚类方法和系统，包括网络构建模块、模型构建模块、网络聚类模块、冗余删除模块以及结果展示模块。利用生物网络中丰富的高阶结构信息以识别其中的功能模块，结合高阶马尔可夫随机过程的优势，能够针对各种类型的网络模体进行聚类分析。本发明有着优秀的表现，基于高阶结构信息的聚类结果为生物网络分析提供了新的思路，如重叠蛋白复合物的识别和新信号通路的推断，同时也揭示了生物网络中所呈...
中国科学院声学研究所专利：一种基于偏移调节和竞价的混合社交网络聚类方法及系统
基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法
多视角数据 聚类 非负矩阵分解 特征权重
2014/6/21
为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权...
基于特征聚类的海量恶意代码在线自动分析模型
恶意代码 在线自动分析 快速聚类 特征提取
2013/8/21
针对传统海量恶意代码分析方法中自动特征提取能力不足以及家族判定时效性差等问题，通过动静态方法对大量样本行为构成和代码片段分布规律的研究，提出了基于特征聚类的海量恶意代码在线自动分析模型，包括基于API行为和代码片段的特征空间构建方法、自动特征提取算法和基于LSH的近邻聚类算法。实验结果表明该模型具有大规模样本自动特征提取、支持在线数据聚类、家族判定准确率高等优势，依据该模型设计的原型系统实用性较强...
基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法
热点话题 微博 有意义串 特征聚类
2013/7/5
针对微博数据特征稀疏、内容碎片化的特点，提出一种基于有意义串聚类的热点话题发现方法。结合重复串计算、上下文邻接分析和语言规则过滤多种策略，提取能够表达独立完整语义的有意义串，并将微博数据建模在相对较小的有意义串空间，通过聚类产生候选话题，根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明，该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维，对于微博空间的热点话题发现有效可行。
提出了一种在动态网络中发现社团结构的增量式聚类算法．基于动态网络中相邻采样时刻网络拓扑变化较小的特点，将网络前一时刻的社团结构作为当前时刻的初始聚类结果，利用边的桥系数判断网络拓扑变化对聚类结果的影响，局部调整初始聚类，最终得到符合当前网络拓扑的社团结构．通过和马尔可夫聚类算法进行比较，验证了本算法的精确性和高效性．实验结果表明，利用增量聚类算法分析动态网络，避免了对当前网络的重新聚类，可以快速、...
基于多分辨率聚类的安全定位算法
无线传感器网络 安全定位 多分辨率聚类 投票机制
2012/1/1
在无线传感器网络环境中,当锚节点对于未知节点进行位置或距离欺骗时, 基于善意环境下的定位技术会遭到极大破坏。提出一种基于多分辨率聚类的安全定位算法, 通过对边界圆邻近点进行聚类, 并使用投票机制, 能有效排除恶意节点, 从而阻止攻击。仿真实验表明, 该算法以较短的执行时间和较高的定位精度表现出较好的性能。
一种新的基于网络虚拟环境的用户访问模式聚类算法
网络虚拟环境 用户访问模式聚类 多目标粒子群优化 模糊C均值
2011/6/8
为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法(MOPSO-based FCM, MPF)。MPF算法结合了粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与模糊C均值算法(fuzzy C-means, FCM)的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、...
基于聚类的本体块匹配方法
本体映射 块匹配 聚类
2011/5/26
提出一种新的处理n ∶m映射的方法, 该方法将n ∶m映射问题转化为聚类问题, 利用Hownet中的资源使本体中的实体基于语义关系聚合, 并重新给出了查全率和查准率的计算公式. 使用Hownet及其相关工具对OAEI组织给出的一组本体对进行实验, 实验结果表明, 该方法对块匹配问题效果较好。
高阶逻辑下知识表示与聚类方法的研究
复杂结构数据 一阶逻辑 高阶逻辑 知识发现
2010/8/1
针对一阶逻辑在复杂结构数据环境中存在模式搜索空间庞大和不能发明新谓词的缺点，提出了使用类型化的高阶逻辑知识表示语言Escher去表示各种复杂结构的数据，利用其强类型语法有效地约束知识发现过程中模式的搜索空间和高阶的特点去解决新谓词构造的问题。设计了以Escher为基础的复杂结构数据中的知识发现过程和基于复杂结构数据的聚类算法，并以实验验证了其有效性。
基于模糊核聚类的多类支持向量机
支持向量机 多类分类 模糊核 二叉树
2010/3/2
传统的支持向量机是基于两类问题提出的，如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题。本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上，提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法。支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构，新方法利用模糊核聚类生成模糊类，并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类。实验结果表明，该方法是一种效率更高、分类更准确的多类支持向量机分类算法。
首先对P2P覆盖网中的聚类技术进行了分类，在此基础上介绍了各种典型的聚类方法并进行了对比分析；最后指出了P2P覆盖网中聚类技术的未来研究趋势。
基于仿射传播聚类的大规模选址布局问题求解
仿射传播聚类 选址布局问题 道路网络 运筹学
2010/3/1
选址布局问题是一个广泛研究的运筹学问题。通过将选址布局问题看做聚类问题，结合仿射传播聚类算法并且将候选地址的信息映射为特征向量，提出了两种求解选址布局问题的方法：基于块划分的选址布局方法和基于道路网络的选址布局方法。使用模拟数据集和真实数据集来评估两种方法，实验结果表明两种方法都能够求解设施资源受限和不受限情况下的选址布局问题，而且可以很好地解决大规模的选址布局问题。
改进聚类的索引建立方法研究
聚类分析 树型索引 网格划分 Hilbert R-tree索引
2010/1/20
传统的基于网格与密度的聚类方法需要用户输入间隔距离和密度阀值参数，聚类的结果不平滑，不能很好地判断边界对象的网格归属。提出了一种自动根据对象的数量确定间隔的距离和聚类的数量的聚类方法，合理地将对象进行聚类划分，并将聚类的结果构建Hilbert R-tree索引，通过实验表明算法在建立时间和其他性能上均优于传统的Hilbert R-tree索引。