《表2 对声誉度量方法进行K-means算法聚类的结果Tab.2 The clustering results by K-means for reputation measurement algori

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于Skyline Query的高声誉用户识别方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文将声誉度量算法分为三类:迭代方法、分组方法和贝叶斯方法。在MovieLens数据集上根据多种声誉度量方法（IR、CR、IARR、IARR2、IRUA、RBPD、GR方法）分别进行用户声誉度量，根据得到的各方法上的用户声誉进行K-means算法[22]聚类的结果与本文的分类一致，K-means算法聚类的结果如表2所示。表2中可以看出，分类1有多种方法，从中取一种典型的方法CR方法来代表这一类方法，分类2和分类3中只有一种方法，所以本文取CR、RBPD和GR方法作为下面分析中用到的用户声誉度量方法。