社会网络数据的可视化

为直观地分析社会群体网络, 观测社会群体行为, 提出了社交网络数据的可视化分析方法。该方法将社会关系网络描绘成由点和线组成的图, 再对图形中的节点分布位置、节点的大小以及点线密度等进行有效分析。运用在线社会网络数据可视化分析技术, 结合python 可视化与python 科学计算技术, 增强了网站的吸附性, 获得了较好的用户体验。     

基于最小距离乘积K-eans 算法的改进

针对传统K-eans 算法因初始聚类中心的随机性而导致聚类结果产生很大的波动性问题, 提出一种基于最小距离乘积聚类算法CAMDP(Clustering Algorithm based on Min-Distance Product), 利用数次抽样技术, 在得到的聚类中心集合上继续使用最小乘积法寻找最佳的初始聚类中心, 较大程度减少了K-eans聚类算法对初值选取的随机性。实验结果表明: 改进后的K-eans算法既考虑了网络结构的拓扑信息, 又考虑了节点的属性特征, 为社区划分提供了有力的决策支持。     

基于项目属性分类的协同过滤算法研究

用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表,得到项目属性之间的差异度,然后将项目属性差异度融入pearson 相关系数公式中,计算项目之间的相似度。通过实验验证,改进后的方法比传统的基于项目的协同过滤算法的推荐结果平均偏差小,命中率高,推荐结果更加准确。