【摘 要】
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针对微博用户群体难以区分的问题,论文提出了基于用户关系的弱约束K-means算法。借助于约束K-means聚类的思想,改进了度量微博用户之间关系的方式,设计了用户之间关系强弱的
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划(社会发展)项目(编号:BE2014692);镇江市重点研发计划(社会发展)项目(编号:SH2015018)资助
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针对微博用户群体难以区分的问题,论文提出了基于用户关系的弱约束K-means算法。借助于约束K-means聚类的思想,改进了度量微博用户之间关系的方式,设计了用户之间关系强弱的计算方法。同时,为了进一步改善微博中存在的好友稀疏问题,论文同时选取目标用户的好友及其好友的好友来改进聚类的划分效果。在新浪微博真实数据集上的一组实验表明,该算法相比于传统聚类算法,算法对于社交网络数据具有更好的适用性。
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