[发明专利]基于聚类融合算法的社交团体发现方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类融合算法的社交团体发现方法，首先，由社交网络数据生成基准类，使同基准类中的社交用户具有相似的团体属性。对于基聚类，使用采用器，生成各种基聚类集。对于每个基聚类集，使用聚类融合算法，对聚类融合结果采用聚类融合算法进行融合，生成候选基准。对于候选基准，使用筛选器，依据设定筛选条件，得出基准。然后，使用基准对聚类质量进行评价。得到基准后，本文采用外在评价方法对聚类质量进行评价。本发明通过对基聚类的决策进行融合，得出更准确、壮健的决策。提高了社交网络数据中团体发现，个体发现的准确率，使服务商更加充分的获得用户信息，从而提高服务质量，具有极大的使用价值。

主权项

基于聚类融合算法的社交团体发现方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：对于社交网路中的数据，根据基聚类算法分别得出相应的采样基聚类；步骤2：对步骤1得到的每个采样基聚类集进行融合，得出候选基准；步骤3：对步骤2得到的候选基准进行筛选，评分最高的候选基准作为最优基准；步骤4：使用步骤3得到的最优基准对聚类质量进行评价。