基于复杂网络的用户社区子群需求聚类模型

作     者：张书涛 杨志强 王世杰 刘世锋 张凡 周爱民 ZHANG Shu-tao;YANG Zhi-qiang;WANG Shi-jie;LIU Shi-feng;ZHANG Fan;ZHOU Ai-min

作者机构：兰州理工大学设计艺术学院甘肃兰州730050 兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51705226,52165033) 甘肃省青年博士基金资助项目(2022QB-047) 甘肃省高等学校创新基金资助项目(2021A-020) 

出 版 物：《浙江大学学报:工学版》 (Journal of Zhejiang University:Engineering Science)

年 卷 期：2023年第57卷第9期

页      码：1843-1855,1875页

摘      要：用户需求描述存在部分关联信息缺失及需求转变趋势模糊的问题,为此提出新的聚类模型.利用爬虫技术获取用户在线评论,依据Jieba分词结果构建异质词性有向链路网络,并基于PageRank算法计算词汇重要度,以重要度排序结果筛选特征词汇集.通过改进重叠模块识别算法,增强子群边属性相似度计算,构建评论特征词汇的无向加权网络;通过计算Jaccard距离开展网络图属性层次聚类,确定用户购买决策信息.通过多路径节点的相似性计算结果更新网络链路,实现用户需求预测.以水壶为例,改进的模块度为0.69,链路预测准确率达到86%,表明所提出的聚类模型能够明晰聚类结果潜在关联信息,链路预测结果符合群体效应客观特征,聚类结果可以辅助设计师明晰用户群需求以开展针对性设计工作.

主 题 词：用户决策 复杂网络 社区发现 链路预测 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2023.09.016

馆 藏 号：203123972...