本文關鍵詞：面向微博的多實體稀疏關系數(shù)據聯(lián)合聚類

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【摘要】：針對大規(guī)模微博中多實體間的稀疏關系數(shù)據,提出一種面向多實體稀疏關系數(shù)據的高效聯(lián)合聚類算法。在算法中,為了充分利用多關系數(shù)據,提出了一種頑健的約束信息嵌入方法構建關系矩陣,降低了矩陣的稀疏性,進一步提高了算法的準確率。在稀疏約束的塊坐標下降框架下,關系矩陣通過非負矩陣三分解算法同時獲得不同實體的聚類指示矩陣。非負矩陣分解過程中,通過高效的投射算法實現(xiàn)快速求解,確保了聚類結果的稀疏結構。在人工和真實數(shù)據集上的實驗表明,算法在3個指標上都具有明顯提高,特別是在極端稀疏數(shù)據上的效果更加明顯。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學信息安全研究中心;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2012AA012802) 國家自然科學基金資助項目(No.61170242)~~
【分類號】：TP393.092;TP311.13
【正文快照】： 息,消息中可以包含標簽、位置等多類特征實體。同1引言時,用戶通過關注構建用戶關注關系,通過轉發(fā)促進隨著互聯(lián)網技術的快速發(fā)展,微博成為人們消息快速傳播。微博用戶通過上述行為產生大量實體的信息分享和傳播平臺。為了深入理解微博平臺及復雜的交互關系,因此,微博數(shù)據是多

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本文編號：1168250