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Clustering in Social Networks: Idee
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 16:56 Di 20.02.2018
Autor: Fatih17

Hallo zusammen,

ich schreibe gerade meine Thesis und bitte daher freundlichst um eure Hilfe.

Es geht um folgendes:
Ich habe einen Datensatz von sozialen Netzwerken von Benutzern, die freiwillig von der Stanford Universität bereitgestellt sind online. Diese enthalten die Beziehungen zwischen den Freunden von mehreren Nutzern. Die Verbindungen sind als Kanten zwischen zwei IDs in einer Datei repräsentiert. Ich konnte mit graphenbasierten Clustering-Algorithmen Gruppen erstellen von Freunden die eng miteinander verbunden sind. Jetzt habe ich aber auch Vektor-Basierte Clustering-Verfahren wie K-Means. Ich muss dazu erwähnen, dass ich noch zusätzliche Informationen zu den Knoten wie deren Eigenschaften habe. Das ist wiederum als Matrix in einer Datei dargestellt, bei der auf der einen Achse die Freunde sind und auf der anderen wiederum die Eigenschaften sind. Die Matrix ist wiederum binär. 1 steht dabei dafür, dass ein Nutzer eine Eigenschaft hat und 0 wiederum nicht.

Meine Frage ist:
Wie kann ich an dieser Stelle Algorithmen wie K-Means oder DBSCAN darauf sinnvoll anwenden kann.

Mit freundlichen Grüßen
Fatih

        
Bezug
Clustering in Social Networks: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 17:20 Do 22.02.2018
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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