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讨论了个性化服务中用户兴趣建模对聚类算法的要求,指出经典聚类算法应用于用户兴趣聚类时的不足。在基于图论的K近邻聚类算法的基础上进行改进,提出一种基于相似度的聚类算法。实验证明,与K近邻算法相比,该算法能够显著提高聚类质量,有效区分孤立点,适用于用户兴趣聚类。
个性化服务中用户兴趣聚类算法研究
【摘 要】
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讨论了个性化服务中用户兴趣建模对聚类算法的要求,指出经典聚类算法应用于用户兴趣聚类时的不足。在基于图论的K近邻聚类算法的基础上进行改进,提出一种基于相似度的聚类算
【机 构】
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桂林电子科技大学网络中心,桂林电子科技大学网络中心桂林
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2007年10期
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