通过对删失社交网络数据进行聚类识别用户生存类型
社会与信息网络
2017-03-10 v1
摘要
生存数据聚类分析的目标是识别与生存结局明确相关的簇。以往研究主要在医学领域使用相对较小的数据集探索这一问题，但在社交网络等其他具有大型数据集的领域中，也可能产生对此类聚类方法的需求。具体而言，我们希望通过基于用户在网络中寿命的聚类，识别社交网络中不同的生存类别。本文提出一种基于决策树的算法，该算法利用 -值的全局归一化来识别具有显著不同生存分布的簇。我们借助一个简单的生存预测任务评估了模型生成的簇，并表明我们的模型优于其他竞争方法。
引用
@article{arxiv.1703.03401,
title = {Identifying User Survival Types via Clustering of Censored Social Network Data},
author = {S Chandra Mouli and Abhishek Naik and Bruno Ribeiro and Jennifer Neville},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.03401},
year = {2017}
}