摘要: 针对私人微博内容进行聚类研究,结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容,降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响;通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算,找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点,解决了K...
摘要:摘 要: 针对私人微博内容进行聚类研究,结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容,降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响;通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算,找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点,...
2023年基于kmeans的微博用户特征数据挖掘与可视化系统设计与实现最新文章查询,为您推荐基于kmeans的微博用户特征数据挖掘及可视化系统设计与实现,基于kmeans的微博用户特征数据挖掘和可视化系统设计与实现,基于kmeans的微博用户特征数据挖掘与可视化系统设计和实现,基于kmea
然后,根据选择的聚类数量,使用KMeans算法进行聚类,并将聚类结果可视化。代码中通过降维算法t-SNE对数据进行降维,然后绘制了降维后的数据和聚类中心的散点图,并根据聚类结果进行着色。最后完成了数据的聚类分析,帮助理解数据在不同特征上的聚类情况,聚类结果如图,其中横坐标是数据降维之后点数据与中心点距离的横坐标,Y轴...
K-meansCanopy微博聚类分析空间数据挖掘ArcGIS在手机,平板电脑等电子媒介的人均持有率大于一的今天,网络自媒体的传播达到了前所未有的巅峰.本文通过基于Hadoop平台的mahout数据挖掘框架,选用经过Canopy算法优化后的K-means聚类分析算法,对数据进行聚类分析,对内涵众多信息的网络自媒体推文进行数据挖掘,以发现微博数据中蕴含的与...
摘要：针对在社交网络中挖掘意见领袖时存在的计算复杂度高的难题，提出了一种基于K 核分解的意见领袖识 别算法CR 。首先，基于K 核分解方法获取社交网络中的意见领袖候选集，以缩小识别意见领袖的数据规模；然后，提出包括位置相似性和邻居相似性的用户相似性的概念，利用K 核值、入度数、平均K 核变化率和用户追随...
摘要: 聚类是数据挖掘核心技术之一,是一门新兴的学科.聚类技术要使一个类簇内的实体是相似的,不同类簇的实体是相异的.从聚类研究现状谈起,描述聚类概念和分类方法,介绍K-means算法的思想,并利用K-mean算法实现了iris数据集的分类,完成相关测试和实验验证.关键词: 聚类分析;K-Means算法;数据挖掘 ...
本文针对互联网行业,应用传统行业已非常成熟的RFM模型,分析某电商平台客户的消费行为特征.其中RFM模型为:Recency:最近一次消费;Frequency:一段时间内的消费频率;Monetary:一段时间内的消费金额. 本文通过建立RFM模型,对客户消费数据进行聚类分析,分别采用K-means,模糊C均值和SOM自组织特征映射神经网络三种聚类方法,通过将...
基于少量标注数据的半监督K-means算法
算法设计概述 初始种子节点优化算法 隐私保护力度自适应 提纲问题 1. 列举几条社交网络隐私泄露的几个案例。 2. 不同的应用场景对隐私的定义不同,社交网络数据中,哪些属性可能称为网络中的隐私信息? 3. 针对社交网络隐私攻击的方法有哪些?简要地进行说明。