赵晨月;霍森·阿利扎德;贝鲁兹·米奈;马吉德·穆罕默德普尔;哈米德·帕文;穆罕默德·雷扎·马哈茂迪 集群集成选择的社会网络优化。 （英语） Zbl 1497.68445号 芬丹。通知。 176，编号1，79-102（2020）. 摘要：本文研究了无监督学习中的聚类集成选择问题。考虑到集群解决方案的大规模集成，我们的目标是选择解决方案的子集，形成一个比使用所有可用解决方案更小但性能更好的集群集成。聚合所选解决方案的常见方法是将所选结果的信息累积到相似矩阵中。本文建议将相似矩阵转换为模块化矩阵，然后应用新的一致性函数来优化其中的模块化度量。我们将模块化最大化问题表示为一个0-1二次规划，它可以精确地求解小数据集。我们还建立了一种新的贪心算法，即和链接，用于在很短的时间内优化大规模数据集的目标函数。我们表明，提出的一致性划分比直接应用普通聚类集成方法得到的划分更接近实际的聚类结构。与其他最常引用的一致性函数相比，该方法具有很好的效率。 MSC公司： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 91第30页 社交网络；意见动态 关键词：集群集成选择;模块化优化;数学规划;和链接算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Zhao}等人，Fundam。通知。176，编号1，79--102（2020；Zbl 1497.68445） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 阿拉斯加州贾恩。数据聚类：超过K-means 50年。模式识别。莱特。，2010.31(8):651-666. doi:10.1016/j.parec.2009.011。统一资源定位地址https://doi.org/10.1016/j.patrec.2009.09.011。 [2] Alizadeh H，Minaei-Bidgoli B，Parvin H。字符串表示中模糊聚类集成的优化。Int.J.模式识别。Artif公司。智力。，2013.27(2). doi:10.1142/S02180141350055。URLhttps://doi.org/10.1142/S02180141350055·Zbl 1267.62076号 [3] Strehl A，Ghosh J.集群集成——用于组合多个分区的知识重用框架。J.马赫。学习。研究，2002.3:583-617。统一资源定位地址http://jmlr.org/papers/v3/strehl02a.html。 ·Zbl 1084.68759号 [4] Alizadeh H，Minaei-Bidgoli B，Parvin H。基于新簇稳定性测度的簇系综选择。智力。数据分析。，2014.18(3):389-408. doi:10.3233/IDA-140647。统一资源定位地址https://doi.org/10.3233/IDA-140647。 [5] Fern XZ，Lin W.集群合奏选择。统计分析与数据挖掘，2008.1（3）：128-141。doi:10.1002/sam.10008。统一资源定位地址https://doi.org/10.1002/sam.10008。 [6] 阿齐米J，弗恩XZ。自适应集群集成选择。收录于：Boutiler C（编辑），2009年国际人工智能学会，第21届国际人工智能联合会议记录，美国加利福尼亚州帕萨迪纳，2009年7月11日至17日。2009年，第992-997页。统一资源定位地址http://ijcai.org/Processings/09/Papers/168.pdf。 [7] Abbasi S、Nejatian S、Parvin H、Rezaie V、Bagherifard K。考虑质量和多样性的聚类集成选择。Artif公司。智力。版本，2019.52（2）：1311-1340。doi:10.1007/s10462-018-9642-2。统一资源定位地址https://doi.org/10.1007/s10462-018-9642-2。 [8] Alizadeh H，Minaei-Bidgoli B，Parvin H。通过选择基本簇的子集来提高簇集合的质量。J.实验理论。Artif公司。智力。，2014.26(1):127-150. doi:10.1080/0952813X.2013.813974。统一资源定位地址https://doi.org/10.1080/0952813X.2013.813974。 [9] Agarwal G，Kempe D.模块化——通过数学规划最大化图形社区。凝聚物质物理学，2007.66。doi:10.1140/epjb/e2008-00425-1·Zbl 1188.90262号 [10] 纽曼MEJ。社区、模块和网络中的大规模结构，2012年。 [11] 图中的Fortunato S.社区检测。CoRR，2009.abs/0906.0612.0906.0612，网址：http://arxiv.org/abs/0906.0612。 [12] Fred ALN，Jain阿拉斯加州。使用证据积累组合多个聚类。IEEE传输。模式分析。机器。智力。，2005.27（6）：835-850。doi:10.1109/TPAMI.2005.113。统一资源定位地址https://doi.org/10。1109/TPAMI.2005.113。 [13] Caruana R、Niculescu-Mizil A、Crew G、Ksikes A.从模型库中选择合奏。摘自：Brodley CE（编辑），《机器学习》，《第二十届国际会议论文集》（ICML 2004），加拿大阿尔伯塔省班夫，2004年7月4日至8日，ACM国际会议论文系列第69卷。美国医学会，2004年，doi:10.1145/1015330.1015432。统一资源定位地址https://doi.org/10.1145/1015330.1015432。 [14] Hadjitodorov ST、Kuncheva LI、Todorova LP。适度的多样性可实现更好的集群群。信息融合，2006.7（3）：264-275。doi:10.1016/j.inffus.2005.01.008。统一资源定位地址https://doi.org/10.1016/j.inffus。 2005.01.008. 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