用户画像聚类分析：运用SM4算法的相似度计算

本文主要探讨了用户聚类的策略，特别是在使用gm t 0002-2012 sm4分组密码算法的背景下，如何构建和计算用户画像的相似度，以及如何通过聚类分析对用户进行分类。用户画像是一种描绘用户特性的数据模型，它可能包括定量和定性的标签，这些标签被赋予不同的权重来计算用户之间的相似度。计算公式为用户画像之间的相似度乘以相应的标签权重的线性加权和。 在计算用户相似度时，采用了综合相似度计算方法，其中用户画像由多个标签组成，每个标签具有一个权重因子kt。用户画像的相似度（sim）是所有标签相似度的加权求和，即sim = ∑(sim(Pi, Pj) * λk)，这里的sim(Pi, Pj)表示用户画像Pi和Pj的相似度，λk是第k个标签的权重。 接下来，文章提到了用户聚类的过程，这是一种将用户根据其画像特征进行分类的方法，目的是使同一类别的用户画像特征尽可能接近，不同类别的差异尽可能大。用户聚类后的结果应满足一定的条件，即每个用户画像只属于一个类别，并且类别之间存在明显的特征差异。 用户画像聚类可以使用多种算法，如划分式聚类、层次化聚类和基于密度和网格的聚类。这些算法适用于处理不同维度和复杂性的数据。通过聚类分析，可以从大量用户画像中发现隐藏的信息，识别出关键用户画像，这对于大数据分析和用户行为理解具有重要意义。 此研究是硕士论文的一部分，作者王冬羽在电子与通信工程专业进行了移动互联网行为分析的用户画像系统设计，指导教师为解振东副教授和赖小龙高级工程师，论文提交和答辩时间为2017年。 该文阐述了利用特定密码算法构建的用户画像系统中，如何通过计算用户画像的相似度和执行聚类分析，来理解和组织用户的行为模式，这对于个性化推荐和服务优化有着重要的理论和实践价值。