技术特征：
技术总结
本发明提供一种用于用户行为分析的基于证据推理的集成聚类方法，能够充分考虑用户数据的时间特性以及基聚类器的可信程度，通过采用证据推理的方法综合解决单个聚类器鲁棒性和稳定性不强和现有集成聚类方法适应性较差的问题，从而提高用户行为数据的聚类效果。本发明的有益效果在于：能够克服用户行为数据因高维所带来的传统聚类算法失效的问题；能够综合解决单个聚类器鲁棒性和稳定性不强和现有集成聚类方法适应性较差的问题，从而提高用户行为数据的聚类效果；本发明可用于用户行为数据的聚类，特别是带有高维特征的用户行为数据聚类问题，还可以用于流数据的聚类等，应用范围广泛。
技术研发人员：褚燕;王刚;张峰;陈刚
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2018.07.23
技术公布日：2018.12.14