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分析了目前在推荐系统中常用的用以计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来.给出一种新的相似模式聚类算法,能高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为模式.实验系统是高效的.
个性化推荐系统中相似模式聚类研究
【摘 要】
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分析了目前在推荐系统中常用的用以计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有
【机 构】
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泰山学院计算机科学与技术系
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2005年10期
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