基于谱聚类的用户关联关系挖掘

• 作者: 王永程 褚衍杰
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 用户行为分析 用户关系挖掘 谱聚类 关联度 K-Means
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.01.006

摘要

为了从用户地理空间分布数据中挖掘用户间关联关系,提出了一种基于谱聚类的关联关系挖掘算法.首先定义了关联度,用以衡量用户之间空间分布的相似性,基于关联度构造相似矩阵,再利用谱聚类方法对用户进行聚类分析,聚类结果表征了用户的关联关系.采用Silhouette指标和聚类准确率来衡量用户关系挖掘质量,同时与传统的K-Means方法进行了比较,通过真实数据集实验,结果表明该算法在实验数据集上能达到90％以上的聚类准确率,证明方法有效、可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永程		6	8	2.0	2.0
2	褚衍杰		12	37	4.0	5.0