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| 为了提高餐饮推荐系统的准确率,提出一种基于集合论和图论的餐饮高维非数值型数据聚类算法.首先将菜品数据进行预处理,找出需要的特征,删除不必要的特征,再将这些特征以集合的形式输入到系统中,使用改进的杰卡德相似系数对集合进行相似度计算,得到以集合表示方式的菜品数据间的相似度,接着将所有的数据转换为无向图,最后利用图形聚类算法进行聚类分析.实验结果表明:所提出算法的聚类过程不受噪声影响,具有很好的实用价值. |
| 关键词: 集合论 图论 聚类分析 图形聚类算法 |
| DOI： |
| 分类号:TP311 |
| 基金项目:广东省普通高校特色创新项目资助(2018KTSCX264);广东省科技计划项目资助(2014B010102007) |
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