公开(公告)号：CN105512511A

公开(公告)日：2016-04-20

申请号：CN201510823808.4

申请日：2015-11-24

Applicant: 南开大学

Inventor： 谢茂强 ,  徐英杰 ,  张耀功 ,  韩芳宇 ,  黄亚楼 ,  刘杰 ,  何志成

IPC: G06F19/24

CPC classification number: G06F19/24

Abstract: 本发明公开了一种基于一致性多非负矩阵分解的聚类方法，该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域，该聚类方法包括以下步骤：根据异质节点间的关联关系数据，构建相邻两层节点间关联矩阵；对于具有层次结构的节点，根据节点间的层次关联关系，构建不同层次的节点内层次关联矩阵；以节点间关联矩阵和节点内层次关联矩阵作为输入，构建一致性多非负矩阵分解模型，并进行优化，得到节点聚类矩阵；对节点聚类矩阵进行归一化处理，若节点与簇的相关性大于给定阈值，则认为该节点属于该簇，完成对节点的聚类。本发明实现了对异质节点间多层关联关系和节点内层次关联关系进行建模，达到了很好的节点聚类效果。

公开(公告)号：CN105512511B

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201510823808.4

申请日：2015-11-24

Applicant: 南开大学

Inventor： 谢茂强 ,  徐英杰 ,  张耀功 ,  韩芳宇 ,  黄亚楼 ,  刘杰 ,  何志成

IPC: G06F19/24

Abstract: 本发明公开了一种对异质网络中的节点进行聚类的方法，该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域，该聚类方法包括以下步骤：根据异质节点间的关联关系数据，构建相邻两层节点间关联矩阵；对于具有层次结构的节点，根据节点间的层次关联关系，构建不同层次的节点内层次关联矩阵；以节点间关联矩阵和节点内层次关联矩阵作为输入，构建一致性多非负矩阵分解模型，并进行优化，得到节点聚类矩阵；对节点聚类矩阵进行归一化处理，若节点与簇的相关性大于给定阈值，则认为该节点属于该簇，完成对节点的聚类。本发明实现了对异质节点间多层关联关系和节点内层次关联关系进行建模，达到了很好的节点聚类效果。