基于改进K均值算法的移动图书馆用户评论需求聚类研究

被引：1

作者：

郑德俊

朱婷婷

沈军威

机构：

[1] 南京农业大学信息管理系

来源：

数字图书馆论坛 | 2017年 / 10期

关键词：

移动图书馆; 改进K均值聚类; 用户评论; 用户需求;

D O I：

暂无

中图分类号：

G250.76 [电子图书馆、数字图书馆]; G252 [读者工作];

学科分类号：

1205 ; 120501 ;

摘要：

对移动图书馆用户评论的自动聚类研究有助于更准确高效地获取用户需求。本文结合移动图书馆评论特征,在传统K均值算法的基础上,使用HT-LaD算法对初始聚类中心进行算法改进,并使用移动图书馆的用户评论数据进行实证。结果表明,利用改进后K均值算法完成移动图书馆用户评论文本的需求聚类是可行的,且聚类精度和稳定性得到提高。

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页码：26 / 31

页数：6

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