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

发布时间：2018-03-21 10:01

  本文选题：移动图书馆　切入点：改进K均值聚类　出处：《数字图书馆论坛》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【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。
[Abstract]:The research on automatic clustering of user reviews in mobile libraries is helpful to obtain user needs more accurately and efficiently. Based on the traditional K-means algorithm, this paper combines the characteristics of comments in mobile libraries. The HT-LaD algorithm is used to improve the initial clustering center and the user comment data of the mobile library are used to carry on the demonstration. The result shows that it is feasible to use the improved K-means algorithm to cluster the user comment text of the mobile library. The clustering accuracy and stability are improved.
【作者单位】： 南京农业大学信息管理系;
【基金】：国家社会科学基金项目“基于用户感知的移动图书馆服务质量评价及提升策略研究”(编号:13BTQ026)资助
【分类号】：G250.76;G252

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本文编号：1643359