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傳統多維度文本聚類一般是從文本內容 中提取特征，而很少考慮數據中用戶與文本的交互信息（如：點贊、轉發、評論、關注、引用等行為信息），且傳統的多維度文本聚類主要是將多個空間維度線性結合，沒能深入考慮每個維度中屬性間的關系。為有效利用與文本相關的用戶行為信息，提出一種結合用戶行為信息的多維度文本聚類模型（MTCUBC）。根據文本間的相似性在不同空間上應該保持一致的原則，該模型將用戶行為信息作為文本內容聚類的約束來調節相似度，然后結合度量學習方法來改善文本間的距離，從而提高聚類效果。通過實驗表明，與線性結合的多維度聚類相比，MTCUBC模型在高維稀疏數據中表現出明顯的優勢。
隨著Twitter、微博等社交媒體的廣泛使用，給傳統文本內容聚類方法帶來挑戰。由于社交媒體中存在大量短文本，導致基于文本內容聚類中的特征稀疏問題比較嚴重。另外，除了文本內容，社交媒體數據還包含很多用戶行為信息，如：點贊、轉發、評論、關注、引用等（也稱“用戶行為特征”）。缺少用戶行為特征的聚類方法不能對社交媒體數據的分布特征進行建模。除了Twitter 、微博等“新媒體”外，有些傳統文本中也包含有用戶行為信息，如學術論文中的合作作者和參考文獻等。
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