【摘 要】
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电子商务推荐系统在推荐的精度和实时性方面，往往存在冲突，即为了提高实时性，会造成推荐精度不高；为提高推荐的整体质量，造成实时性不够准确。对此，找到推荐精度和实时性之间的契合
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电子商务推荐系统在推荐的精度和实时性方面，往往存在冲突，即为了提高实时性，会造成推荐精度不高；为提高推荐的整体质量，造成实时性不够准确。对此，找到推荐精度和实时性之间的契合点，是提高系统推荐的重点。本文结合离群数据的特点，提出一种基于改进K均值和PSO的混合算法。针对传统K均值算法在对离群数据挖掘中存在不足的基础上，引入PSO算法，并对欧氏距离、学习因子聚类流程等进行改进，然后对聚类推荐算法流程进行改进。最后，通过试验对比，验证了改进算法在实时性和准确性方面都有较大的提升，由此证明混合算法的可行性。
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