%0 Journal Article
%T 基于用户行为特征的多维度文本聚类
%A 丁志远
%A 徐立洋
%A 陈艳平
%A 黄瑞章
%J 计算机应用
%D 2018
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041357
%X 摘要 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
%K 多维度聚类
%K 度量学习
%K 约束
%K 用户行为特征
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract22615.shtml