【摘 要】
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本文基于时空局部嵌入模型(Ke Sun,2015)对有向网络进行了可视化分析(数据降维),提出了一种有效的初值选取方法,并引入了局部稀疏化和两种相似度自适应定义算法改善可视化效
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本文基于时空局部嵌入模型(Ke Sun,2015)对有向网络进行了可视化分析(数据降维),提出了一种有效的初值选取方法,并引入了局部稀疏化和两种相似度自适应定义算法改善可视化效果。可视化作为一种数据的定性分析手段,并无统一的定量评价指标,因此,本文提出了顺序聚类算法作为可视化排序评价指标,并引入SVM算法作为可视化聚类评价指标,对可视化效果进行了定量分析。通过对人工数据集和杂志引用网络的实例分析,证明了算法的可行性,为有向网络的可视化提供了新的思路。
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