基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法

发布时间：2017-10-20 13:02

  本文关键词：基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法

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【摘要】：利用行为模式对用户分类是一个非常新颖的问题,目前基于行为模式的社会网络用户聚类相关研究较少.在社会网络用户的交互行为的基础上构建用户行为马尔可夫模型,并采用一步转移矩阵、n步转移矩阵和收敛马尔可夫分布表达用户行为马尔可夫模型,提出相应的实现算法.基于谱聚类的思想,提出基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法,基于行为模式的社会网络用户谱聚类能够发现行为模式相似程度较高的用户群.在人人网和脸谱网上进行了大量实验,实验结果表明本文方法对用户分类效果优于k最近邻算法.在大量用户聚类上,提出方法的聚类结果在聚类密集性和类别差异度上也都优于K最近邻算法.
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【关键词】： 社会网络 马尔可夫模型 谱聚类 行为模式
【基金】：国家自然科学基金项目(61170112)资助 中央财政支持地方高校发展专项资金人才培养和创新团队建设项目(19005323132)资助 教育部人文社会科学研究基金项目(13YJC860006)资助
【分类号】：TP393.092;TP311.13
【正文快照】： 1引言微博、Facebook、人人网等社交平台成为人们交流、工作的主流途径.用户在社交网站上利用评论、状态、照片、日志等行为进行互动,产生了海量交互数据.如何利用交互行为进行用户特性研究逐步成为社会网络研究的主要方向.相较采用属性信息的用户研究,通过用户行为研究用户特

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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【共引文献】

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8 王娟;刘q，

本文编号：1067279