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摘要:
分析了目前在推荐系统中常用的用以计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来.给出一种新的相似模式聚类算法,能高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为模式.实验系统是高效的.
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文献信息
篇名 个性化推荐系统中相似模式聚类研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 推荐系统 相似模式 聚类
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 156-158
页数 3页 分类号 TP312
字数 2482字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.10.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王太雷 泰山学院计算机科学与技术系 7 61 3.0 7.0
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计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
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1975
chi
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