用戶偏好分析是構建用戶個性化服務的基礎,是用戶在對商品或者服務進行考量之后所做出的理性且?guī)в袀�人傾向的選擇。傳統(tǒng)的無向圖層次聚類算法在聚合時每次都需要重新運算邊的權重,而且每次合并的點數(shù)量有限。上述問題使得傳統(tǒng)算法不能被有效用于用戶偏好分析。為能精確地挖掘用戶偏好,文中提出一種無向圖層次聚類的并行優(yōu)化算法。首先,算法通過分裂高熱節(jié)點,削弱衰減因子的消極影響;其次,采用一種并行的方法對無向圖實現(xiàn)聚合,優(yōu)化聚類的速度;最后,將基于用戶的搜索行為而得到內容偏好分類判斷為依據(jù)對內容進行聚合。通過實驗對該算法進行了驗證,實驗結果表明該算法能夠顯著提高聚類的覆蓋率、效率及準確率。 

【文章來源】：計算機與數(shù)字工程. 2020,48(05)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

高熱關鍵詞節(jié)點

搜索無向圖

無向節(jié)點合并

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]網絡用戶偏好建模及推薦系統(tǒng)設計[D]. 胡寶文.北京交通大學 2015
[3]基于MapReduce的聚類算法并行化研究[D]. 王愷.南京師范大學 2014
[4]基于大眾標注的網絡群體事件主題分類研究[D]. 翟鵬博.江蘇科技大學 2014



本文編號：3105838