Вопрос или проблема
У меня есть около 1000 DAG (ориентированных ациклических графов) различных файлов, показывающих использование java.io.BufferedReader. Следующее является представлением одного из графов
digraph G {
9 [ label="9 : ROOT:setup()#0" ];
10 [ label="10 : START IF" ];
12 [ label="12 : java.net.URL.openConnection()#1" ];
11 [ label="11 : END IF" ];
13 [ label="13 : java.net.URL.openConnection()#0" ];
14 [ label="14 : START IF" ];
16 [ label="16 : java.net.HttpURLConnection.setRequestProperty()#2" ];
15 [ label="15 : END IF" ];
17 [ label="17 : START IF" ];
19 [ label="19 : java.net.HttpURLConnection.addRequestProperty()#2" ];
18 [ label="18 : END IF" ];
21 [ label="21 : java.net.HttpURLConnection.setReadTimeout()#1" ];
22 [ label="22 : java.net.HttpURLConnection.setConnectTimeout()#1" ];
23 [ label="23 : java.net.HttpURLConnection.setUseCaches()#1" ];
24 [ label="24 : <static>java.net.HttpURLConnection.setFollowRedirects()#1" ];
25 [ label="25 : START IF" ];
27 [ label="27 : java.net.HttpURLConnection.setRequestMethod()#1" ];
28 [ label="28 : java.net.HttpURLConnection.setDoOutput()#1" ];
29 [ label="29 : java.net.HttpURLConnection.setDoInput()#1" ];
30 [ label="30 : java.net.HttpURLConnection.getOutputStream()#0" ];
31 [ label="31 : java.io.DataOutputStream.<init>()#1" ];
32 [ label="32 : java.io.DataOutputStream.writeBytes()#1" ];
33 [ label="33 : java.io.DataOutputStream.flush()#0" ];
26 [ label="26 : END IF" ];
34 [ label="34 : java.net.HttpURLConnection.getInputStream()#0" ];
35 [ label="35 : java.io.InputStreamReader.<init>()#1" ];
36 [ label="36 : java.io.BufferedReader.<init>()#1" ];
9 -> 10;
10 -> 12;
12 -> 11;
10 -> 13;
12 -> 13;
13 -> 11;
11 -> 14;
14 -> 16;
12 -> 16;
13 -> 16;
16 -> 15;
15 -> 17;
17 -> 19;
12 -> 19;
13 -> 19;
16 -> 19;
19 -> 18;
18 -> 20;
16 -> 20;
19 -> 20;
20 -> 21;
12 -> 21;
13 -> 21;
19 -> 21;
21 -> 22;
12 -> 22;
13 -> 22;
16 -> 22;
19 -> 22;
22 -> 23;
12 -> 23;
13 -> 23;
16 -> 23;
19 -> 23;
21 -> 23;
23 -> 24;
24 -> 25;
25 -> 27;
12 -> 27;
13 -> 27;
16 -> 27;
19 -> 27;
21 -> 27;
22 -> 27;
23 -> 27;
27 -> 28;
12 -> 28;
13 -> 28;
16 -> 28;
19 -> 28;
21 -> 28;
22 -> 28;
23 -> 28;
28 -> 29;
12 -> 29;
13 -> 29;
16 -> 29;
19 -> 29;
21 -> 29;
22 -> 29;
23 -> 29;
27 -> 29;
29 -> 30;
12 -> 30;
13 -> 30;
16 -> 30;
19 -> 30;
21 -> 30;
22 -> 30;
23 -> 30;
27 -> 30;
28 -> 30;
30 -> 31;
31 -> 32;
32 -> 33;
31 -> 33;
33 -> 26;
26 -> 34;
12 -> 34;
13 -> 34;
16 -> 34;
19 -> 34;
21 -> 34;
22 -> 34;
23 -> 34;
27 -> 34;
28 -> 34;
29 -> 34;
30 -> 34;
34 -> 35;
35 -> 36;
}
Я хочу кластеризовать эти графы. Я пытаюсь внедрить K-Medoids.
Как начать с реализации K-Medoid?
Как можно найти расстояние между двумя графами?
K-Medoids не предназначен для графов, так как K-Medoids опирается на евклидовое расстояние.
Было бы полезно кластеризовать графы с помощью алгоритма, основанного на графах, такого как спектральная кластеризация.
Ответ или решение
Вопрос о применении K-Medoids для кластеризации ориентированных ациклических графов (DAG) с использованием java.io.BufferedReader несет в себе ряд технических вызовов, поскольку традиционный алгоритм K-Medoids не предназначен для работы с графами. Вместо этого, важно рассмотреть альтернативные подходы, которые лучше подходят для этой задачи.
Шаги по кластеризации DAGs с использованием K-Medoids
-
Преобразование графов в векторные представления: Прежде всего, необходимо найти способ преобразовать графы в такие векторные данные, которые K-Medoids сможет обработать. Одним из подходов может быть использование фичей графа (например, количество узлов, ребер, глубина дерева и т.п.) для создания вектора признаков для каждого графа. Однако, это может потерять часть структурной информации графа.
-
Выбор метрики расстояния: Одна из ключевых задач — определение метрики расстояния между графами. Поскольку Evklida_metrics не подходит, можно рассмотреть альтернативные методы сравнения графов, такие как:
- Редакционное расстояние (Graph Edit Distance) — метрика, измеряющая минимальное количество операций, необходимых для превращения одного графа в другой.
- Цикличные гармоники (Graph Fourier Transform) — использование спектральных свойств графа для их сравнения.
- Узловые эмбеддинги — с помощью алгоритмов, таких как Node2Vec, для получения векторных представлений узлов, а затем применения методов сравнения эмбеддингов.
-
Настройка алгоритма K-Medoids: При наличии векторного представления графов и выбранной метрики расстояний можно использовать алгоритм K-Medoids для кластеризации. Важно уделить внимание выбору количества кластеров (k), что может потребовать дополнительного анализа или применения метода локтя (elbow method) для оптимального выбора.
-
Валидация и интерпретация кластеров: Проверьте качество кластеризации, используя метрики, такие как индекс Данна или силуетный коэффициент. Это поможет определить, насколько хорошо графы были сгруппированы.
Альтернативные подходы
Расматривая другие методы, основанные на графах, спектральная кластеризация кажется естественным решением, поскольку она использует собственные значения и собственные векторы матриц смежности или Лапласиана графа для идентификации хорошо слабо связанных групп (кластеров) в графе. Это подход более точно отражает природу структур данных и может быть полезным, если сохранение структуры графа критично.
Заключение
В контексте современной задачи K-Medoids может быть одним из методов, использующихся для поиска закономерностей в данных графов, но его применение для графов требует предварительной конверсии данных и внимательной настройки метрик. Используйте также другие алгоритмы кластеризации, чтобы оценить их эффективность в вашем конкретном случае. Не забывайте уделять внимание качеству итоговых кластеров, для чего существуют разнообразные метрики оценки.