本文選題：移動(dòng)圖書(shū)館　切入點(diǎn)：改進(jìn)K均值聚類　出處：《數(shù)字圖書(shū)館論壇》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)移動(dòng)圖書(shū)館用戶評(píng)論的自動(dòng)聚類研究有助于更準(zhǔn)確高效地獲取用戶需求。本文結(jié)合移動(dòng)圖書(shū)館評(píng)論特征,在傳統(tǒng)K均值算法的基礎(chǔ)上,使用HT-LaD算法對(duì)初始聚類中心進(jìn)行算法改進(jìn),并使用移動(dòng)圖書(shū)館的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證。結(jié)果表明,利用改進(jìn)后K均值算法完成移動(dòng)圖書(shū)館用戶評(píng)論文本的需求聚類是可行的,且聚類精度和穩(wěn)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.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息管理系;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“基于用戶感知的移動(dòng)圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)及提升策略研究”(編號(hào):13BTQ026)資助
【分類號(hào)】：G250.76;G252

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1 宋景t，

本文編號(hào)：1643359