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一种用于用户行为分析的基于证据推理的集成聚类方法

摘要

本发明提供一种用于用户行为分析的基于证据推理的集成聚类方法,能够充分考虑用户数据的时间特性以及基聚类器的可信程度,通过采用证据推理的方法综合解决单个聚类器鲁棒性和稳定性不强和现有集成聚类方法适应性较差的问题,从而提高用户行为数据的聚类效果。本发明的有益效果在于:能够克服用户行为数据因高维所带来的传统聚类算法失效的问题;能够综合解决单个聚类器鲁棒性和稳定性不强和现有集成聚类方法适应性较差的问题,从而提高用户行为数据的聚类效果;本发明可用于用户行为数据的聚类,特别是带有高维特征的用户行为数据聚类问题,还可以用于流数据的聚类等,应用范围广泛。

著录项

  • 公开/公告号CN109002858B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201810814178.8

  • 发明设计人 褚燕;王刚;张峰;陈刚;

    申请日2018-07-23

  • 分类号G06V10/762(20220101);G06K9/62(20220101);G06N5/04(20060101);

  • 代理机构34114 合肥金安专利事务所(普通合伙企业);

  • 代理人彭超

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2022-08-23 13:03:14

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