带调整策略的微聚类-宏聚类邮件社区划分算法

讨论邮件社区的划分及邮件社区的性质;提出一种基于微-宏聚类的邮件社区划分算法,在宏聚类之后加入了调整划分策略,显著提高了划分质量.本算法根据邮箱通信行为特征定义邮箱间的联系紧密度,采用微聚类-宏聚类找到联系比较紧密的簇,然后通过对个别节点做合理的簇间调整来找到真正的结果簇.实验表明,这种社区划分算法能够发现高质量的社区.

基于相似中心的k-cmeans文本聚类算法

针对k-means聚类算法只能保证收敛到局部最优,导致聚类结果对初始聚类中心敏感的问题,提出了一种基于相似中心的文本聚类算法。首先,度量文档之间的相似性,然后按照文档之间的相似性递减排序,选择序列最前面的k个文档作为初始聚类中心,对于每个剩余的文档(没有被选为初始簇中心的文档)根据其与存在的簇中心的相似性,将其分配到相似性最大的簇中,更新簇均值,连续迭代,直至均值不变,从而得到更加稳定的聚类结果。实验结果表明,提出的算法在宏平均聚类精度和宏平均召回率上有显著提高,产生了质量较好的聚类效果。

基于小世界网络的邮件社区划分算法

本文讨论了邮件社区的划分及邮件社区的性质;提出了一种基于小世界网络的邮件社区划分算法。本算法根据邮箱通信行为特征定义邮箱间的联系紧密度,采用微聚类-宏聚类找到联系比较紧密的簇,然后加入调整划分策略对个别节点做合理的簇间调整来找到真正的结果簇。实验表明,这种社区划分算法能够发现高质量的社区。