图在计算机领域是一种重要的数据结构,可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法,多存在聚类效果差,消耗资源多,效率低等缺点。针对以上问题,提出一种基于最短距离的加权属性图聚类算法WASP(weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path),建立加权属性无向图模型,在此模型上基于最短路径算法度量节点间的关联度,以此为原则选取新的聚类中心对图进行聚类。实验表明,新的聚类算法具有更高效的聚类效果。
