【摘 要】
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针对目前多数聚类算法需要事先确定网络用户行为数据规模以及生成的簇标签缺乏明确语义的问题,提出一种用于网络用户行为聚类分析的簇标签自动生成方法。应用潜在因子模型和
【机 构】
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沈阳工业大学软件学院,东北大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872069),中央高校基本科研业务费专项资金(N2017012)
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针对目前多数聚类算法需要事先确定网络用户行为数据规模以及生成的簇标签缺乏明确语义的问题,提出一种用于网络用户行为聚类分析的簇标签自动生成方法。应用潜在因子模型和矩阵分解方法对原始网络用户行为数据补充缺失值,根据网络用户行为数据的属性特征进行用户行为聚类并在聚类过程中增加行为特征,同时利用行为特征信息产生簇标签以提高网络用户行为的聚类准确性。在Last.fm、Movielens和CiteULike数据集上的实验结果表明,该方法无需事先确定网络用户行为数据规模,并且可在保证较高聚类准确率的前提下自动生成语义更
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