基于聚类挖掘算法的微博用户兴趣发现的实现

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社会媒体是用户分享与获取信息的重要平台,本文基于微博用户数据,运用数据挖掘中的聚类算法,提出了微博用户兴趣的发现方法,实现了微博好友的分组和好友推荐,为新媒体社交网络平台上的新闻推荐和精准营销,进行了有益的探索。在探索聚类算法的过程中,本文针对K-means算法的不足之处,结合粒子群算法的优势,提出了改进后的粒子群K-means算法,该算法在微博用户兴趣发现中提高了聚类的效果。
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