【摘 要】
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聚类分析作为数据挖掘中非常重要的一种工具,本质是将数据元素划分为若干组的技术,使得组内的元素具有较高的相似性,而与其他组中的元素不同。聚类算法由于其无监督分类的特点,已经在信息检索、商务智能、数据挖掘和推荐系统等领域得到广泛应用。文献推荐可帮助学者们在海量文献中较快找到所需资料,因此如何更准确高效的进行文献推荐是目前研究的热点。本文主要针对FCM算法存在的不足进行了相应的优化改进,并将改进算法应用
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聚类分析作为数据挖掘中非常重要的一种工具,本质是将数据元素划分为若干组的技术,使得组内的元素具有较高的相似性,而与其他组中的元素不同。聚类算法由于其无监督分类的特点,已经在信息检索、商务智能、数据挖掘和推荐系统等领域得到广泛应用。文献推荐可帮助学者们在海量文献中较快找到所需资料,因此如何更准确高效的进行文献推荐是目前研究的热点。本文主要针对FCM算法存在的不足进行了相应的优化改进,并将改进算法应用于文献推荐系统。具体研究内容如下:（1）针对FCM算法必须人为确定聚类数,且随机生成初始中心对聚类质量影响较大的问题,本文提出一种自动确定类数的改进FCM算法（AMMF）。首先利用近邻传播算法AP对数据集进行粗划分,获取到数据集的粗类数,以此作为搜索最佳类数的上限;其次采用改进的最大最小距离算法获取代表点,并将之作为FCM算法的初始中心;最后使用轮廓系数分析聚类质量,从而自动确定最佳类数。所提算法相较于原始的FCM算法无需预先指定类数,且聚类性能更佳,同时保证了聚类结果的一致性。（2）针对FCM算法只能识别球形分布数据,但对复杂形状和非球形数据聚类性能差的缺点。本文在AMMF算法的基础上,利用密度敏感距离代替欧氏距离计算样本点之间的相似性,提出一种基于密度敏感距离度量的改进FCM算法（AMMF-DSD）。与FCM聚类算法相比,AMMF-DSD算法具有识别复杂非球形分布数据的能力,且聚类结果更好。（3）本文设计并实现了新的文献推荐系统。首先获取数据并进行预处理操作;然后运用AMMF算法对用户历史行为数据聚类,将相似的用户分配在同一个类别中;最后使用协同过滤算法,在目标用户所在的类中计算得到前项推荐集,并生成文献推荐集合进行展示。不仅解决了新用户的冷启动问题,同时降低了数据稀疏性,提高了算法的推荐性能和推荐系统的实时性。
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