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长尾理论视角下基于DCA的网络自助出版推荐系统

刘晨晨  徐一新  
【摘要】:随着自助出版系统文本规模的迅速增长,选用合理的推荐技术有利于"长尾"文本的发掘和价值实现。针对自助出版文本,设计了基于有向图的聚类算法DCA(Directed Graph Clustering Algorithm),将聚类看成是确定对象的过程,根据词间信息传递量的大小选定特征词集对文本进行聚类。为改善"长尾"文本聚类的有效性,文中所述系统设置了浮动相似度阙值及推荐公共池。实验结果表明,较之K-Means算法,该算法有较强的自适应性和通用性,能有效地运用到自助出版文本的个性化推荐系统领域。

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