《面向社會媒體數據的子空間聚類算法研究》是依託上海電力大學，由朱林擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向社會媒體數據的子空間聚類算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：朱林
- 依託單位：上海電力大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著網際網路的普及和流行，出現大量用戶參與的Web應用程式和社會信息網路，包括部落格、論壇、共享媒體平台、微博、社會網路、社會新聞、社會書籤和維基百科等，統稱為社會媒體。由於社會媒體在政治經濟和日常生活發揮著越來越重要的作用，針對社會媒體的數據挖掘和機器學習算法研究成為當前本領域的研究熱點。本課題就是以解決社會媒體挖掘問題為背景，研究針對高維社會媒體數據的子空間聚類方法。研究內容包括：（1）基於數據整合和模型整合策略，提出針對社區演化數據的子空間聚類算法；（2）根據社會媒體數據間的連結約束進行建模，提出針對連結約束數據的子空間聚類算法；（3）利用社會媒體不同視圖數據特徵間的相互關係，提出針對多視圖數據的子空間聚類算法；（4）收集並整理社會媒體數據，擴展所提新算法在社會媒體挖掘方面的套用。本項目研究基礎好，思路清楚，套用背景明確，研究成果將為數據挖掘和社會計算等領域提供重要的學術價值和研究意義。
結題摘要
在2015.01-2017.12執行國家自然科學基金（No. 61403247）過程中，按項目申請書和項目計畫書的進度安排，開展了面向社會媒體數據的子空間聚類算法研究，並在此基礎上在相關方向進行了拓展研究，主要內容具體包括：首先，針對社會媒體數據具有的高維、演化、連結約束和多視圖等數據特性，對軟子空間聚類算法的國內外研究現狀進行了總結；其次，分別探討了面向社區演化數據的流數據聚類技術、面向連結約束數據的半監督學習技術和面向社會媒體數據的預測精度提升技術。項目執行過程中在相關領域形成了一批研究成果，所得結果對子空間聚類理論及其在社會媒體挖掘套用等方面具有重要的價值和意義。
