切换导航
文档转换
企业服务
Action
Another action
Something else here
Separated link
One more separated link
vip购买
不 限
期刊论文
硕博论文
会议论文
报 纸
英文论文
全文
主题
作者
摘要
关键词
搜索
您的位置
首页
期刊论文
基于粗糙K—均值用户兴趣的聚类算法
基于粗糙K—均值用户兴趣的聚类算法
来源 :电脑知识与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fanfanzp
【摘 要】
:
摘要:该文通过对虚拟社区用浏览模式,回复模式的分析和研究,来实现对用户兴趣的聚类,,同时实现对虚拟社区核心用户的挖掘。 关键词:虚拟社区;核心用户;用户兴趣 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)15-3537-05 在WEB社区的挖掘中,用户兴趣的获取对于了解用户的需求和用户的特点特别重要。在博客,论坛等这些虚拟的社区中,都是以兴趣作为导向而组织起
【作 者】
:
余珊琳 钟绍辉
【出 处】
:
电脑知识与技术
【发表日期】
:
2013年15期
【关键词】
:
虚拟社区
核心用户
用户兴趣
下载到本地 , 更方便阅读
下载此文
赞助VIP
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
摘要:该文通过对虚拟社区用浏览模式,回复模式的分析和研究,来实现对用户兴趣的聚类,,同时实现对虚拟社区核心用户的挖掘。 全文查看链接
其他文献
关联规则算法在高等数学考试中的应用
分析关联规则中的Apriori算法特点,适当加以改进,采集学生在高等数学考试中的相关数据,利用最小支持度和最小置信度,使用改进后的算法,挖掘出频繁项集,找出它们之间隐藏的信
期刊
数据挖掘
APRIORI算法
关联规则
高等数学
考试
data mining
Apriori algorithm
association rules
h
其他学术论文