【摘 要】
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针对AP算法运算时间消耗过高,相似性矩阵参考度值影响聚类效果等问题,本文提出了一种基于Spark改进的AP算法,首先对无权的数据集应用融合的ECC(边聚集系数)和CD算法进行加权
【机 构】
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吉林大学软件学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772226,61373051,61862056).
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针对AP算法运算时间消耗过高,相似性矩阵参考度值影响聚类效果等问题,本文提出了一种基于Spark改进的AP算法,首先对无权的数据集应用融合的ECC(边聚集系数)和CD算法进行加权处理,并根据加权的结果设置相似性矩阵的参考度提高聚类精度,并在Spark平台并行化改进AP算法减少运算时间。应用PPI数据,识别蛋白质复合物,并引入F值聚类评价指标对结果进行比较,实验结果表明:该算法在不同的PPI网络上均有较高的聚类精度优于clusterone等经典的聚类算法,并且提高了运行效率,有良好的扩展性。
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