《表3 AP聚类结果：高校图书馆用户群体的阅读偏好——对“热门图书”数据的考察》

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《高校图书馆用户群体的阅读偏好——对“热门图书”数据的考察》

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为识别用户群体阅读偏好，使用AP算法对103所高校进行聚类。调试AP聚类中的参考度（Preference参数），当设置为前面提到的相似度矩阵的最小值、平均值、中值等数值时，得到的类簇个数比较多，很可能会使得原本属于同一类簇的高校被划分到不同的类簇中。所以本文将参考度调得更小一些，设为负值。在-1～0之间每隔0.05取一个值作为参考度，得到了多组不同的结果。不同参考度下，计算聚类结果的SSE值如图6所示。根据SSE值越小聚类效果越好的原则，选择参考度为-0.05时的聚类结果进行分析，这时103所高校聚成13个类簇，详细结果见表3。