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已有方法解决这类聚类问题，需要把较多的精力投入到前期的数据 处理中，且存在聚类过程中时间复杂度和空间复杂度较大、聚类效果较差、聚类过程复杂、聚类结果解释难以解释等问题。针对现有技术的上述问题，基于互联网中物理对象多域信息数据量大、物理对象节点个数众多的特点，本成果提供了一种能适应互联网高速变化，能更快速计算得出互联网中物理对象间的关联关系、高效的基于多域信息得出物理对象关联聚类的方法，能够针对互联网中物理对象多域信息数据量大、物理对象节点个数众多的特点实现多域信息的物理对象关联聚类，能适应互联网高速变化，具有计算快速、高效的优点。

针对现有技术的上述问题，基于互联网中物理对象多域信息数据量大、物理对象节点个数众多的特点，提供一种能适应互联网高速变化，能更快速计算得出互联网中物理对象间的关联关系、高效的基于多域信息得出物理对象关联聚类的方法除去投资成本，本成果可直接应用在物理对象间的多域信息关联计 算和多域信息的物理对象聚类计算，并直接分析物理对象之间的关联情况。成果属于底层基础方法，在各个物联网应用领域都可直接应用，投资效益明显。

朱培栋，男，1971年5月出生，博士，教授，2011年起任国防科技大学计算机学院博士生导师，现任长沙学院电子信息与电气工程学院院长，信息与通信工程省重点应用特色学科带头人，湖南省光电健康检测工程技术研究中心主任。IEEE（国际电气电子工程师协会）通信学会高级会员，中国电子学会首届云计算专家委员会专家，中国计算机学会互联网专委会和物联网专委会委员；曾任加拿大圣泽威尔大学James客座讲席教授；2014年全国复杂网络大会副主席。主要研究新一代互联网、网络安全、网络科学和网络思维。先后负责20余项国家和部委级等科研课题，作为第一完成人，授权发明专利19项，登记软件著作权7项，获全国发明博览会铜奖一项。获部委级科技进步奖2项。独立专著1部，合著合译学术著作9部，发表学术论文220余篇，SCI/EI索引160余篇；出版教材2部，教学研究著作1部，发表教学研究论文20篇，其中2篇为封面论文，获评《计算机教育》杂志创刊15周年“十佳作者”。“计算机网络”国家级精品课程主讲教师，网络思维的系统阐释者和积极倡导者，获部委级教学成果一等奖1项；指导博士硕士生80余名，2人获省部级优秀学位论文。