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从嵌入式NSTL文本推荐系统的检索词推荐需求入手，分析原有方法的不足，引入共词分析方法和分化理论，提出一种新的最佳聚类数确定方法，改进最小类间距离和平均类内距离的计算方法，强化聚类结果的推荐效果，同时使推荐效果可以随着样本数据的变化而动态调整。最后，运用实验验证该方法的有效性。
一一牙中适合检索词推荐的K-neam算法最佳聚类数确定方法
【摘 要】
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从嵌入式NSTL文本推荐系统的检索词推荐需求入手，分析原有方法的不足，引入共词分析方法和分化理论，提出一种新的最佳聚类数确定方法，改进最小类间距离和平均类内距离的计算方法，强
【机 构】
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中国科学院文献情报中心,北京100190／中国科学院研究生院,北京100049郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系,郑州,450015;
【出 处】
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图书情报工作
【发表日期】
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2012年4期
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