本文提出一種可用于電影推薦先聚類再分類的方法。首先結(jié)合肘部函數(shù)預(yù)先估算類簇數(shù)量,再結(jié)合最大最小距離方法的K-means算法對初始聚類中心進行選取,最終得到聚類的簇以及簇的聚類中心。根據(jù)用戶對電影評分以及用戶的個人信息的測試數(shù)據(jù)與聚類中心之間的相似度,將其分到所屬簇,把簇中的樣本集作為訓(xùn)練集進行K近鄰分類。本文的算法縮小了比對的范圍,同時提高了推薦和聚類的準(zhǔn)確度。 

【文章來源】：電子技術(shù)與軟件工程. 2020,(18)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]最小化誤差平方和k-means初始聚類中心優(yōu)化方法[J]. 周本金,陶以政,紀(jì)斌,謝永輝.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(15)
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本文編號：3390934