cluster-analysis - 如何可视化用户集群？

Question

我有一个应用程序，用户可以在其中相互交互。我想可视化这些交互，以便我可以确定是否存在用户集群(其中交互更频繁)。

我为每个用户分配了一个 2D 点(其中每个坐标都在 0 和 1 之间)。我的想法是，两个用户互动时，他们的点会靠得更近，形成一种“吸引力”，而我只是一遍又一遍地重复查看我的互动日志。

当然，我需要一种“排斥力”来将用户分开，否则他们都会崩溃成一个点。

首先，我尝试监控每个 XY 坐标的最低和最高值，并标准化它们的位置，但这不起作用，一些交互次数较少的用户停留在边缘，其余的都崩溃了中间。

有谁知道我应该使用什么方程来移动这些点，既可以用于用户交互时之间的“吸引力”力，也可以用于阻止它们全部塌陷成一个点的“排斥力”？

编辑:在回答问题时，我应该指出，我正在处理大约 100 万用户，以及用户之间大约 1000 万次交互。如果有人可以推荐一个可以为我做到这一点的工具，我洗耳恭听:-)

Answer 1

过去，当我尝试这种事情时，我使用 Spring 模型将链接的节点拉在一起，例如:dx = -k*(x-l)。 dx 是位置的变化，x 是当前位置，l 是所需的间距，k是您调整的 Spring 系数，直到您在 Spring 强度和稳定性之间获得良好的平衡，它将小于 0.1。 l > 0 确保一切不会都在中间结束。

除此之外，所有节点之间的一般“排斥”力会将它们分散开，类似于:dx = k/x^2。两个节点距离越近，该值就会越大，调整 k 以获得合理的效果。