【摘 要】
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随着网络的深度普及,人们对于互联网的使用越来越频繁,随之而来的是庞大且分散的各式各样的数据。面对海量的数据,用户在查询时往往难以高效地获取到对自己有价值的信息。为
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随着网络的深度普及,人们对于互联网的使用越来越频繁,随之而来的是庞大且分散的各式各样的数据。面对海量的数据,用户在查询时往往难以高效地获取到对自己有价值的信息。为了向用户提供更精准的信息,提高用户获取有效信息的效率,自动化推荐系统适时而生。不管是通信领域还是其他领域,繁杂的数据都需要一种优异的处理算法或者机制来进行处理,本文通过把自适应共振理论(ART)和数据挖掘技术两者结合,形成一个自动化在线推荐系统,并对用于用户聚类的ART算法进行改进,提升了通信领域中推荐系统推荐的合理性与有效性。
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