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基于用户兴趣的混合数据聚类算法研究的中期报告
1.研究背景
随着互联网技术的发展和普及，人们对于信息的获取与利用需求不断增加。而多源、多维度的数据也成为了现代社会不可或缺的一部分。其中，在分析用户兴趣及需求方面，以基于内容的推荐算法和协同过滤算法为主要方法。但它们也存在一定的局限性，如基于内容的推荐算法只能分析物品的属性而无法考虑用户的兴趣爱好等因素，而协同过滤算法则很容易受到冷启动问题和数据稀疏性的影响。因此，研究一种能够有效地处理多源、多维度数据的聚类算法对于优化推荐结果具有重要意义。
2.研究目的
本研究旨在探究一种基于用户兴趣的混合数据聚类算法，以提升推荐系统中的个性化推荐效果。具体目标有：
（1）分析多源、多维度数据的特点，探究如何将不同类型的数据整合到一个聚类算法中。
（2）以用户兴趣作为聚类依据，寻找相似用户并将其分入同一簇中。
（3）通过实验验证所提出算法的聚类效果及推荐准确率。
3.研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
（1）对多源、多维度数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取以及数据归一化等操作。
（2）提出一种基于用户兴趣的混合数据聚类算法，该算法将用户的多维度兴趣数据进行整合，并采用基于密度的DBSCAN聚类方法进行用户划分。
（3）通过实验验证所提出算法的效果，包括聚类效果和推荐准确率等指标。
4.预期成果
本研究预期能够提出一种有效的聚类算法，能够处理多源、多维度数据，并以用户兴趣作为主要聚类依据，从而提高推荐系统中的个性化推荐效果。同时，本研究还将进行一系列实验验证算法的有效性，评估聚类效果和推荐准确率等指标。最终，本研究的成果有望在实际应用中得到广泛应用。