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随着互联网行业的蓬勃发展，各种社交应用积累了无数的用户关系数据，海量社交数据的背后存在着巨大的价值，将用户群体从结构上进行划分，是所有社交应用研究人员关注的主要内容。想要从传统的使用二维表记录的用户数据中发现用户关系，可以使用嵌套的sql查询语句方式得到，但是多层嵌套的sql语句运行的效率不佳。社交关系数据本质上是一个无边际的网络，网络中的结点代表用户，结点之间的边代表用户之间的关系，这种社交关系结构符合复杂网络中的自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度的特性。如何快速地从社交关系结构上将用户分开，是如今很多学者研究的方向。将用户从关系结构上进行划分，可以看作是对网进行分割。图分割问题本质上是一个NP难问题，可以通过求取关系图的相似度矩阵或Laplacian矩阵的谱分解来转化它。
NJW算法是一种多路谱聚类算法，但在进行聚类之前仍然需要人为确定聚类数目。针对这一问题，通过对样本数据建立相似矩阵并进行谱分析，从最大本征间隙所在的位置获得聚类数目，将本征间隙与NJW算法结合，改进后的NJW算法可以白动获取聚类数目，并在实验数据上获得了理想的聚类效果。
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