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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种带噪音数据分类方法，包括获取待分类的目标带噪音数据集；构建包括目标带噪音数据集中所有节点的近邻图；计算图中每个点的局部密度值及对应的依赖点，将每个点及其依赖点之间形成有向边并构建中间图；构造最小生成森林并划分和聚类；根据划分和聚类结果完成目标带噪音数据集的分类。本发明还公开了一种实现所述带噪音数据分类方法的系统，以及包括了所述带噪音数据分类方法的社交网络用户分类方法。本发明通过局部敏感哈希方法对数据进行处理，经过近邻图的构建和最小生成树的聚类，实现了带噪音数据的分类和社交网络的用户分类；而且本发明的可靠性更高，精确性更好。
主权项：1.一种带噪音数据分类方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取目标社交网络的用户数据信息，并作为待分类的目标带噪音数据集；S2.基于局部敏感哈希算法，构建包括目标带噪音数据集中所有节点的近邻图；S3.针对步骤S2得到的近邻图，计算图中每个点的局部密度值及对应的依赖点，将每个点及其依赖点之间形成有向边，从而构建中间图；S4.基于步骤S2得到的近邻图构造最小生成森林，并基于步骤S3构建的中间图，对构造的最小森林进行划分和聚类；具体包括如下步骤：根据步骤S2得到的近邻图，采用Kruskal算法进行处理，得到对应的最小生成森林；根据步骤S3构建的中间图，计算中间图中每个连通分量的均匀度，并根据得到的均匀度计算中间图中每条边的非连通度量值；在最小生成森林中，删除条边后，再根据每条边的非连通度量值进行聚类；其中，k为指定的聚类的数目，为最小生成森林的连通分量的个数；S5.根据步骤S4得到的划分和聚类结果，完成目标带噪音数据集的分类，得到用户关系网络图，从而完成目标社交网络的用户分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 带噪音数据分类方法、系统及社交网络用户分类方法
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