K-means聚类个性化推荐算法改进研究

聚类算法是数据挖掘中的重要技术,用于发现数据中未知的分类,是电子商务领域实现个性化推荐的重要方法。个性化推荐服务,是一种针对不同特征的用户推出适合于用户的信息及服务。文章介绍了一种K-means的聚类算法,该算法主要应用于数据挖掘领域,也在推荐系统的研究中占有重要的地位。文章还详细的分析了该算法目前存在的不足,针对该算法对初始值有一定要求这一不足,提出了一种通过预处理初始聚类中心的方法,以此来改进该算法,从实验结果可知,该改进算法能够减少迭代次数,提高计算效率。