异构信息网络的分类研究

摘要

异构信息网络在生活中无处不在,并且逐渐起着非常重要的作用.如何在信息网络里分类这些节点,对节点进行排名,已成为研究的热点问题.结合排名和分类方法,提出一种新的基于排名的迭代分类框架,建立一个基于图形的排名模型,使计算的排名分布在每一类的对象中.在每次迭代中,根据当前的排序结果,排名算法中使用图形结构的调整,使子网对应于特定的类被强调,而网络的其余部分被削弱.实验证明,整合分类排名不仅产生更准确的数据分类方法,而且在每一类中,能提供有意义的对象排名,比传统分类更有效.