圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聚類分析平臺(tái)的研究及原型實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖作為一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是由結(jié)點(diǎn)及其之間的邊組成的，能夠表達(dá)豐富的語(yǔ)義信息。近年來(lái)，圖數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和研究熱點(diǎn)。圖聚類分析技術(shù)作為一種重要的圖數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是在大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。其目的在于利用圖聚類算法在圖中尋找那些聯(lián)系緊密的子圖，使得子圖內(nèi)的結(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系非常緊密，而子圖與子圖之間的結(jié)點(diǎn)聯(lián)系相對(duì)松散。圖聚類已在化學(xué)化合物結(jié)構(gòu)、生物信息、機(jī)器視覺(jué)、視頻索引、文本檢索和Web分析中得到了廣泛

2、的應(yīng)用。
　　 本文針對(duì)圖聚類的應(yīng)用需求，對(duì)若干經(jīng)典的圖聚類算法進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于SSH(Struts+Spring+Hibernate)架構(gòu)的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聚類分析平臺(tái)。該平臺(tái)集成了多種經(jīng)典的圖聚類算法，并可根據(jù)使用者的要求對(duì)算法的參數(shù)進(jìn)行修改，使得數(shù)據(jù)的輸入輸出具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，及實(shí)現(xiàn)聚類結(jié)果可視化展現(xiàn)。另外，平臺(tái)還考慮到未來(lái)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，提供了可擴(kuò)展的接口，以便新算法可在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)方便的添加與部署，從而為

3、圖數(shù)據(jù)挖掘研究者提供了一個(gè)開(kāi)放的、可擴(kuò)展性的良好的基礎(chǔ)平臺(tái)?；谏鲜龅难芯磕繕?biāo)，本文的研究?jī)?nèi)容主要包括：
　　 1、首先介紹了本文所涉及到的數(shù)據(jù)挖掘、圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘、Eclipse、MVC以及SSH架構(gòu)等相關(guān)知識(shí)，以為后續(xù)的平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)奠定良好的技術(shù)基礎(chǔ)。
　　 2、接著在經(jīng)典的位置敏感哈希算法基礎(chǔ)上，結(jié)合大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求，提出了一種適用于大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的基于位置敏感哈希的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聚類的算法G-LSH，并對(duì)該算法

4、的基本思想和具體設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明。
　　 3、然后給出了本文的圖聚類分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。具體而言，圍繞如何提高圖聚類分析平臺(tái)的可擴(kuò)展性和易用性等方面的問(wèn)題，提出了平臺(tái)的總體框架設(shè)計(jì)，并對(duì)平臺(tái)的接口設(shè)計(jì)做了詳細(xì)的說(shuō)明。在平臺(tái)實(shí)現(xiàn)階段，討論了平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和實(shí)現(xiàn)方法，包括平臺(tái)的數(shù)據(jù)持久層的實(shí)現(xiàn)、算法庫(kù)的實(shí)現(xiàn)以及最后聚類結(jié)果的可視化展示模塊等。
　　 4、最后以生物數(shù)據(jù)集為具體應(yīng)用背景，在本平臺(tái)上對(duì)本文提出的G-LSH算