《表2 聚类簇数M对本文算法F值的影响》

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《面向新闻推荐的用户兴趣模型构建与更新》

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为研究新闻集的聚类簇数M对推荐性能产生的影响，bisecting K-means聚类算法考虑的聚类簇数M包括（10，15，20，25，30）五种，对应的评估指标结果如表2所示。由表2结果可知，当推荐结果个数不变时，bisecting K-means聚类算法中的聚类簇数M与评估指标F值有非线性关系，具体表现为F值随着M的增加呈先增大后减小的变化趋势，当M=20时，F值最大，即推荐性能最优。