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作为一种常用的在线文档聚类算法,STC算法聚类结果在用户个性化方面存在不足。改进后的算法结合用户兴趣模型,通过增加基类选择因子和改善基类合并规则来进行改进,实现基于用户兴趣特征的个性聚类效果。实验表明,改进后的算法具有较好的准确性和效率。
一种基于用户兴趣的STC改进算法
【摘 要】
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作为一种常用的在线文档聚类算法,STC算法聚类结果在用户个性化方面存在不足。改进后的算法结合用户兴趣模型,通过增加基类选择因子和改善基类合并规则来进行改进,实现基于用
【机 构】
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莆田学院信息工程学院
【出 处】
：
江南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年1期
【基金项目】
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福建省教育厅B类科技项目（JB12175）, 莆田市科技项目（2014G16）, 莆田学院教育教学改革研究项目（JG2012001）
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