基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法

• 作者: 张晨 李斌 莫倩 韩忠明
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 马尔可夫模型 谱聚类 行为模式
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 2290-2295
• 页数: 6页
• 分类号: TP351
• 字数: 6757字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫倩	北京工商大学计算机与信息工程学院	35	305	9.0	16.0
2	韩忠明	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	631	14.0	23.0
3	李斌	北京工商大学计算机与信息工程学院	6	36	3.0	6.0
4	张晨	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	5	2.0	2.0