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user role Discovery and optimization Method Based on K-means++ and Reinforcement Learning in Mobile Applications

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2022年第6期131卷 1365-1386页

作者： Yuanbang Li Wengang Zhou Chi Xu Yuchun Shi School of Computer Science and Technology Zhoukou Normal UniversityZhoukou466001China

With the widespread use of mobile phones,users can share their location and activity anytime,anywhere,as a form of check-in *** data reflect user ***-term stability and a set of user-shared features can be abstracted as user *** role is closely related to the users’social background,occupation,and living *** study makes four main contributions to the ***,user feature models from different views for each user are constructed from the analysis of the check-in ***,the K-means algorithm is used to discover user roles from user ***,a reinforcement learning algorithm is proposed to strengthen the clustering effect of user roles and improve the stability of the clustering ***,experiments are used to verify the validity of the *** results show that the method can improve the effect of clustering by 1.5∼2 times,and improve the stability of the cluster results about 2∼3 times of the *** method is the first time to apply reinforcement learning to the optimization of user roles in mobile applications,which enhances the clustering effect and improves the stability of the automatic method when discovering user roles.

关键词： user role discovery user role optimization K-means++ reinforcement learning

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