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1.
2.
《Expert systems with applications》2014,41(7):3261-3275
Recommender systems apply data mining and machine learning techniques for filtering unseen information and can predict whether a user would like a given item. This paper focuses on gray-sheep users problem responsible for the increased error rate in collaborative filtering based recommender systems. This paper makes the following contributions: we show that (1) the presence of gray-sheep users can affect the performance – accuracy and coverage – of the collaborative filtering based algorithms, depending on the data sparsity and distribution; (2) gray-sheep users can be identified using clustering algorithms in offline fashion, where the similarity threshold to isolate these users from the rest of community can be found empirically. We propose various improved centroid selection approaches and distance measures for the K-means clustering algorithm; (3) content-based profile of gray-sheep users can be used for making accurate recommendations. We offer a hybrid recommendation algorithm to make reliable recommendations for gray-sheep users. To the best of our knowledge, this is the first attempt to propose a formal solution for gray-sheep users problem. By extensive experimental results on two different datasets (MovieLens and community of movie fans in the FilmTrust website), we showed that the proposed approach reduces the recommendation error rate for the gray-sheep users while maintaining reasonable computational performance. 相似文献
3.
针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾,提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法,对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘,获得双方质量检验行为统计规律,进行交易双方信誉度等级划分,将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考,监督和指导矿井和客户的质检管理工作;另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。 相似文献
4.
针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。 相似文献
5.
本文利用网络教学平台上记录的学习者行为数据,分析学生的网上学习行为,探索课程通过率与学习者行为之间的关系。使用K-means算法对学习行为数据进行聚类分析,确定每名学生的学习者类型,总结网络课程学习者行为特点,并提出优化学习建议。 相似文献
6.
7.
经典的K-Means算法认为被分析样本的各个属性对聚类结果的贡献均匀,没有考虑不同属性特征对聚类结果可能造成的不同影响。文章提出了一种基于样本属性加权的K-Means算法。该算法利用变异系数赋权法对属性进行加权处理,通过权值反映各个属性对聚类结果的贡献的大小。实验表明,该算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果。 相似文献
8.
基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进.该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉.变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集.通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法. 相似文献
9.
数据挖掘技术在高校教学与管理中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统的求总分统计成绩方法的不足,提出了一种基于K-Means算法的成绩聚类分析方法.该方法根据成绩分布情况选取固定的初始聚类中心,改进了K-Means算法随机选取初始聚类中心导致聚类不稳定的不足,在聚类后通过聚类内差异与聚类间差异的比值来衡量聚类的质量.通过一个实例说明了该方法在分析学生成绩数据中的应用,实验结果表明,聚类方法比传统的求总分方法更合理、更科学,聚类结果蕴含更多有用的信息,而且改进后的聚类方法降低了随机选取初始聚类中心所产生的结果的不稳定性,聚类效果较好. 相似文献
10.
为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。 相似文献