基于用户行为特征的多维度文本聚类

黎万英; 黄瑞章; 丁志远; 陈艳平; 徐立洋

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基于用户行为特征的多维度文本聚类

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传统多维度文本聚类一般是从文本内容中提取特征,而很少考虑数据中用户与文本的交互信息(如:点赞、转发、评论、关注、引用等行为信息),且传统的多维度文本聚类主要是将多个空间维度线性结合,没能深入考虑每个维度中属性间的关系.为有效利用与文本相关的用户行为信息,提出一种结合用户行为信息的多维度文本聚类模型(MTCUBC).根据文本间的相似性在不同空间上应该保持一致的原则,该模型将用户行为信息作为文本内容聚类的约束来调节相似度,然后结合度量学习方法来改善文本间的距离,从而提高聚类效果.通过实验表明,与线性结合的多维度聚类相比,MTCUBC模型在高维稀疏数据中表现出明显的优势.

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来源
《计算机应用》 |2018年第11期|3127-31313138|共6页
作者
黎万英; 黄瑞章; 丁志远; 陈艳平; 徐立洋;
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作者单位

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵阳550025;

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵阳550025;

贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学);

贵阳550025;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

南京210093;

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵阳550025;

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵阳550025;

贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学);

贵阳550025;

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵阳550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计;
关键词
多维度聚类; 度量学习; 约束; 用户行为特征;

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