【摘 要】
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当前,电子商务网站、学习资源平台网站以及社交网站普遍都具备对评价事物的推荐功能,而不具备给用户发现和推荐感兴趣用户的功能。针对此问题,本文在K-means聚类算法的基础上
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当前,电子商务网站、学习资源平台网站以及社交网站普遍都具备对评价事物的推荐功能,而不具备给用户发现和推荐感兴趣用户的功能。针对此问题,本文在K-means聚类算法的基础上加入包含抽样、降维、层次聚类等过程的预聚类阶段,设计出为用户推荐兴趣用户的FPSHK-means群组发现算法,并通过其与经典K-means聚类算法的对照实验,验证了FPSHK-means群组发现算法能比经典K-means算法发现更多的群组,且聚类结果更贴近数据对象的实际分布情况。
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