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摘要:
为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将“网页-词”矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出“自动相似度阈值选择”方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结合的凝聚式层次k中心点HAK-medoids算法,实现用户兴趣点聚类.实验结果表明,与传统的基于划分的算法相比,HAK-medoids算法聚类效果更好.同时,提出的用户兴趣点聚类技术在个性化服务领域可提高个性化推荐和搜索的效率.
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文献信息
篇名 基于网页概率潜在语义信息的用户兴趣聚类
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 概率潜在语义分析 自动相似度阈值选择 用户兴趣点 凝聚式层次k中心点 个性化服务
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 765-771
页数 7页 分类号 TP274
字数 5389字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.04.033
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 钱雪忠 江南大学物联网工程学院 92 741 15.0 22.0
2 吴志媛 江南大学物联网工程学院 2 13 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (54)
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参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
概率潜在语义分析
自动相似度阈值选择
用户兴趣点
凝聚式层次k中心点
个性化服务
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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