資料介紹
針對目前多數(shù)聚類算法需要事先確定網(wǎng)絡(luò)用戶行為數(shù)據(jù)規(guī)模以及生成的簇標(biāo)簽缺乏明確語義的問題,提出一種用于網(wǎng)絡(luò)用戶行為聚類分析的簇標(biāo)簽自動生成方法。應(yīng)用潛在因子模型和矩陣分解方法對原始網(wǎng)絡(luò)用戶行為數(shù)據(jù)補(bǔ)充缺失值,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)用戶行為數(shù)據(jù)的屬性特征進(jìn)行用戶行為聚類并在聚類過程中增加行為特征,同時(shí)利用行為特征信息產(chǎn)生簇標(biāo)簽以提高網(wǎng)絡(luò)用戶行為的聚類準(zhǔn)確性。在Last.fm、 Movielens和 Citeulike數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法無需事先確定網(wǎng)絡(luò)用戶行為數(shù)據(jù)規(guī)模,并司在保證較高聚類準(zhǔn)確率的前提下自動生成語義更明確的簇標(biāo)簽。
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