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基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法

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针对社交网络中社交关系的有向性与多样性,提出了一种基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法。首先,在网络覆盖率的约束下为社交网络建立有向、非全连接的二维图模型;然后,采用K-medoids算法搜索用户分组的中心用户,采用人工蚁群算法在2D图中搜索各个用户与中心用户的相似性,将满足相似性阈值的用户分为同一个用户组。设计了低活跃用户的预测机制解决网络的稀疏性问题与冷启动问题。此外,通过网络覆盖率的约束条件权衡聚类准确率与覆盖率两个指标。仿真实验结果表明,该算法实现了较好的社交网络聚类性能,并且有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 叶小莺,万梅,唐蓉,谢云,陈桂宏,李强.(2019).基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201905.00026] (Click&Copy)
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[V1] 2019-05-10 10:28:40 chinaXiv:201905.00026V1 Download
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