基于無監(jiān)督學習的異質網(wǎng)絡多尺度離群點挖掘研究

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摘  要： 現(xiàn)有的異質網(wǎng)絡多尺度離群點挖掘算法忽略了數(shù)據(jù)點之間的順序關系，無法充分利用數(shù)據(jù)點在異質網(wǎng)絡中的排列順序信息，從而導致聚類精度下降。對此，提出一種基于無監(jiān)督學習的異質網(wǎng)絡多尺度離群點挖掘方法，對異質網(wǎng)絡的多節(jié)點、多邊特點進行分析。利用季節(jié)?趨勢時序分解法提取異質網(wǎng)絡數(shù)據(jù)特征。根據(jù)數(shù)據(jù)特征，結合K?means聚類算法與排序算法，將數(shù)據(jù)點的排序信息添加至聚類過程中，以實現(xiàn)對異質網(wǎng)絡數(shù)據(jù)離群點的挖掘。（剩余7699字）