[发明专利]一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法有效
| 申请号： | 201510636889.7 | 申请日： | 2015-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN105243128B | 公开（公告）日： | 2018-06-08 |
| 发明（设计）人： | 刘兴伟;夏梅宸;牟峰;王彬;曾晟珂;刘阳 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，所述方法包括：步骤1，获取用户签到数据；步骤2，对用户签到数据进行预处理；步骤3：在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4，初始化聚类中心，采用余弦相似性方法分簇；步骤5，重新计算聚类中心，采用余弦相似性方法重新分簇；步骤6，重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 余弦相似性 聚类中心 用户行为 预处理 边际效应 重新分簇 重新计算 综合考虑 初始化 分簇 预设 重复 | ||
【主权项】：
一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，其特征在于，包括：步骤1：获取用户签到数据，包括用户ID、签到位置、签到时间以及签到日期；步骤2：对用户签到数据进行预处理，包括无用数据过滤、类型转换和格式统一；步骤3：签到数据反映了用户的时空行为方式，带有时间标记的签到位置序列构成了用户行为轨迹，在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4：任意选择k个用户作为初始聚类中心；对于剩下的其它用户，采用余弦相似性方法计算用户与k个初始聚类中心的相似性，然后划分到与其最相似的聚类；步骤5：在每个簇内，采用余弦相似性方法计算每个用户与其余用户的相似度之和，选择相似度和最大的用户作为该簇新的聚类中心；当k个新的聚类中心确定后，对于剩下的其它用户，采用余弦相似性方法计算用户与k个新的聚类中心的相似性，然后划分到与其最相似的聚类；步骤6：重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西华大学，未经西华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201510636889.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
