面向實體識別的聚類算法
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實體識別是數據質量的一個重要方面，對于大數據處理不可或缺，已有的實體識別研究工作聚焦于數據對象相似度算法、分塊技術和監督的實體識別技術，而非監督的實體識別中匹配決定的問題很少被涉及．提出一種面向實體識別的聚類算法來彌補這個缺失．利用數據對象及其相似度構建帶權重的數據對象相似圖，聚類過程中，利用相似圖上重啟式隨機游走來動態地計算類簇與結點的相似度．聚類的基本邏輯是，類簇迭代地吸收離它最近的結點．提出數據對象排序方法來優化聚類的順序，提高聚類精確性；提出了優化的隨機游走平穩概率分布計算方法，降低聚類算法開銷．通過在真實數據集和生成數據集上的對比實驗，驗證了該算法的有效性．
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