图聚类与蚁群算法：社交网络的高效聚类与问题解决策略

本文主要探讨了一种创新的社交网络聚类算法，其核心思想是结合图聚类与人工蚁群优化策略来应对社交网络中的特殊挑战。社交网络中的关系通常具有有向性和多样性，这使得传统的聚类方法可能难以有效处理。为了克服这些问题，研究者提出了以下步骤： 1. **构建二维图模型**：首先，他们构建了一个有向且非全连接的二维图，这个模型在考虑网络覆盖率的前提下，能够更好地捕捉到用户之间的复杂关系。 2. **利用K-medoids算法**：接着，K-medoids算法被用来寻找每个用户群体的中心用户，这是一种基于对象的聚类方法，通过选择最具代表性的对象作为簇的中心，提高了聚类的效率。 3. **人工蚁群算法的应用**：人工蚁群算法在二维图上执行搜索，计算每个用户与其中心用户的相似度。当用户的相似度达到预设阈值时，将其归入相应的用户组，确保了聚类的精度。 4. **解决稀疏性和冷启动问题**：针对社交网络的稀疏性（即活跃用户数量少，导致信息传播不足）和冷启动问题（新用户加入时缺乏历史行为数据），文中提出了一种低活跃用户预测机制，通过分析现有用户的行为模式来推测新用户的兴趣和活动。 5. **平衡聚类准确率与覆盖率**：算法还考虑了网络覆盖率，这意味着在保证聚类准确性的前提下，尽可能覆盖更多的用户，从而提升整体效果。 6. **实验验证**：通过仿真实验，该算法显示出优秀的社交网络聚类性能，成功地解决了稀疏性和冷启动问题，证明了其在实际应用中的有效性。 7. **研究团队**：本文由来自不同高校和研究机构的多位学者共同完成，他们的研究领域包括软件工程、大数据、交互设计、电子政务、智慧城市分析、移动应用开发、无线通信安全以及软件技术和数据库技术等。 本文提供了一种实用的社交网络聚类算法，通过创新的图模型和智能优化策略，有效提升了聚类效果，对于理解和管理大规模社交网络具有重要意义。