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期刊论文
基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究
基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究
来源 :河南科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lbw001001
【摘 要】
:
分析了ROCK算法的优点和缺点,ROCK算法优点是容易聚类Mushroom等分类属性数据集;缺点是这种算法的相似度函式sim是基于领域专家的直觉.改进的ROCK算法采用Jaccard系数计算相
【作 者】
:
王荣
王飞戈
吴坤芳
【机 构】
:
漯河职业技术学院计算机工程系
【出 处】
:
河南科学
【发表日期】
:
2011年11期
【关键词】
:
WEB数据挖掘
聚类
ROCK算法
个性化推荐
Web data mining
clustering
ROCK algorithm
personality
【基金项目】
:
2010年度河南省政府决策研究课题(河南省教育资源均衡配置方案选择决策系统研究B634)
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分析了ROCK算法的优点和缺点,ROCK算法优点是容易聚类Mushroom等分类属性数据集;缺点是这种算法的相似度函式sim是基于领域专家的直觉.改进的ROCK算法采用Jaccard系数计算相似度,根据相似度的值越大表示对象越相似进行聚类,得到聚类结果,从而实现用户的个性化推荐.
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