基于用户兴趣域的混合数据聚类标签算法

• 作者: 李德玉 李艳红 翁小奎
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混合数据 聚类 用户兴趣域 UIMCL算法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 180-186
• 分类号: TP312
• 语种: 中文

摘要

数据聚类标签技术是在小规模样本上进行聚类,然后利用聚类结果对其余样本标注类别的方法是提高大规模数据聚类效率的一种有效途径.混合数据是现实应用中最广泛的数据类型,文章将用户兴趣数据作为小规模数据,利用K-prototypes算法对其聚类,在此基础上构建用户兴趣域.利用拟标签数据的各属性值与用户兴趣域分量的关系定义了数据关于用户兴趣域隶属度.基于用户兴趣域和“数据-用户兴趣域”隶属度的概念,提出了一种基于用户兴趣混合数据聚类标签算法UIMCL(User's Interest Mixed Data Clustering Label).该算法克服了以往数据标签算法只能为拟标记数据指派一个类标签的局限性,可以应用于电子商务的推荐服务和用户行为分析.实验结果表明,该算法对混合数据聚类标签处理有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德玉	山西大学计算机与信息技术学院	83	753	12.0	24.0
5	李艳红	山西大学计算机与信息技术学院	22	106	5.0	9.0
9	翁小奎	山西大学计算机与信息技术学院	1	3	1.0	1.0