基于网络社团划分方法的多维数据聚类研究

为了解决传统聚类方法在多维数据集中聚类效果不佳的问题,提出了将网络社团划分的方法,并应用到多维数据聚类分析中。对于一个多维数据集,首先对分析对象进行特征提取,构建出每个对象的特征向量,通过计算皮尔森相关系数来度量不同特征向量之间的相似性,从而构建出一个相似性网络,采用Blondel算法对该网络进行社团划分达到聚类的效果。实验结果表明该方法可以在多维数据聚类中得到较好的聚类结果,准确率达到92.5%,优于K-means算法的75%。     

基于多维行为分析的用户聚类方法研究

聚类分析是数据挖掘中一项重要的技术,通过对多维用户行为的聚类分析,可以从用户层面来帮助管理人员得到更为精确和有效的用户评价信息。该文首先从用户行为数据中提取多维用户行为特征,之后采用基于互信息的无监督特征选择（UFS-MI）模型对提取的特征进行排序、筛选并确定权重,得到每个用户行为的加权特征向量。根据用户行为之间的相似性构造网络,然后通过Blondel社团划分算法对用户行为网络进行聚类分析。在某公交线路的实证数据集上的实验结果表明,该方法的准确率为92%,比传统聚类算法K-means的准确率有明显提升,研究结果可以为公交公司的管理层在进行统一管理和培训时提供参考。本文的工作拓展了网络科学在多维用户行为数据聚类分析的应用范围,丰富了多维驾驶行为数据聚类分析的思路,为决策者提供参考依据。