面向微博的多实体稀疏关系数据联合聚类

• 作者: 于淼 杨武 王巍 申国伟
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 多实体稀疏关系 联合聚类 非负矩阵分解 辅助信息嵌入
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 151-159
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 5769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2016019

摘要

针对大规模微博中多实体间的稀疏关系数据,提出一种面向多实体稀疏关系数据的高效联合聚类算法.在算法中,为了充分利用多关系数据,提出了一种顽健的约束信息嵌入方法构建关系矩阵,降低了矩阵的稀疏性,进一步提高了算法的准确率.在稀疏约束的块坐标下降框架下,关系矩阵通过非负矩阵三分解算法同时获得不同实体的聚类指示矩阵.非负矩阵分解过程中,通过高效的投射算法实现快速求解,确保了聚类结果的稀疏结构.在人工和真实数据集上的实验表明,算法在3个指标上都具有明显提高,特别是在极端稀疏数据上的效果更加明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王巍	哈尔滨工程大学信息安全研究中心	78	697	13.0	22.0
2	杨武	哈尔滨工程大学信息安全研究中心	41	572	13.0	22.0
3	申国伟	哈尔滨工程大学信息安全研究中心	5	36	2.0	5.0
4	于淼	哈尔滨工程大学信息安全研究中心	18	118	7.0	10.0