面向異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)搜索和聚類的語義預(yù)測(cè)算法研究.pdf

1、隨著異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模與日俱增，如何有效地對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘已成為一個(gè)熱門的研究課題。元路徑作為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成要素，包含有豐富的語義。將它應(yīng)用于相似性搜索、聚類等數(shù)據(jù)挖掘操作時(shí)，能夠有效地利用這些語義信息，對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，因而受到了研究人員的普遍重視，并提出了許多基于元路徑的算法。但是這些算法在性能方面還有待改進(jìn)。比如，基于元路徑的相似性搜索算法涉及到大量的矩陣計(jì)算;基于元路徑的聚類算法沒有對(duì)元路徑進(jìn)行篩選，不相關(guān)路徑會(huì)對(duì)聚類效

2、果產(chǎn)生干擾等。
　　針對(duì)這些問題，本文基于用戶導(dǎo)向，提出了面向異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)搜索和聚類的語義預(yù)測(cè)算法，以緩解上述問題。即用戶在搜索或聚類的同時(shí)提供結(jié)果樣例作為導(dǎo)向，然后以用戶導(dǎo)向?yàn)榛A(chǔ)預(yù)測(cè)與用戶搜索或聚類相關(guān)的元路徑。這樣能夠在算法開始階段將不相關(guān)元路徑排除，從而減少不相關(guān)路徑對(duì)結(jié)果的影響。面向異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)搜索的語義預(yù)測(cè)算法根據(jù)用戶導(dǎo)向在圖中進(jìn)行路徑回溯，得到與搜索相關(guān)的元路徑以及對(duì)應(yīng)路徑上的路徑實(shí)例數(shù)，并根據(jù)正則路徑數(shù)對(duì)路徑長(zhǎng)度進(jìn)行約束，