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針對目前多數(shù)聚類算法需要事先確定網絡用戶行為數(shù)據(jù)規(guī)模以及生成的簇標簽缺乏明確語義的問題，提出一種用于網絡用戶行為聚類分析的簇標簽自動生成方法。應用潛在因子模型和矩陣分解方法對原始網絡用戶行為數(shù)據(jù)補充缺失值，根據(jù)網絡用戶行為數(shù)據(jù)的屬性特征進行用戶行為聚類并在聚類過程中增加行為特征，同時利用行為特征信息產生簇標簽以提高網絡用戶行為的聚類準確性。在Last.fm、 Movielens和 Citeulike數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，該方法無需事先確定網絡用戶行為數(shù)據(jù)規(guī)模，并司在保證較高聚類準確率的前提下自動生成語義更明確的簇標簽。
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