Web user clustering Web用户聚类
internet user clustering 网络用户聚类
user session clustering 用户事务聚类
User and URL clustering 用户和URL聚类
Knowledge of Web user clustering can improve the efficiency of information searching and personalized service.
Web用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助。
参考来源 - 基于概率潜在语义分析的Web用户聚类Subsequently, built user clustering based on user interests and item categories. Finally, accomplish prediction and recommendation for user in different clusterings.
其次基于用户兴趣度和项目分类体系形成用户聚类,最后在不同的聚类中,完成对用户的预测和推荐。
参考来源 - 电子商务系统协同过滤推荐算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
To address this problem, a collaborative filtering based on user clustering strategies to improve the basic idea is the basis of user-based clustering of users and more interested in that.
基于此不足，在用户聚类协同过滤算法的基础上进行了改进，其基本思想是在基于用户聚类的基础上研究用户多兴趣的表示。
Clustering allows a user to make groups of data to determine patterns from the data.
群集让用户可以通过数据组来从数据确定模式。
However, for the average user, clustering can be the most useful data mining method you can use.
不过，对于一般的用户，群集有可能是最为有用的一种数据挖掘方法。
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