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    在我的聚類問題中,不僅點可以來去,還可以刪除或添加要素。有什麼聚類算法來解決我的問題。 具體而言,我正在尋找這類聚類算法的凝聚層次聚類版本。

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    這是一個理論問題。假設我已經實施了兩種類型的協作過濾:基於用戶的CF和基於項目的CF(形式爲Slope One)。 我有一個很好的數據集來運行這些算法。但後來我想做兩件事: 我想給數據集添加一個新的評級。 我想編輯現有評分。 我的算法應該如何處理這些變化(不做大量不必要的工作)?任何人都可以幫助我嗎?

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    「批量處理」我的意思是一個靜態數據集事實(如在一個CSV)一次處理,以提取知識。 「在線」時,它使用一個直播支持存儲:在事件發生時添加(「X購買Y」),並在此實時數據上發生查詢(「您將推薦給正在查看y的人?「)。 我有(錯)實時使用的術語,但我不意味着結果必須在一個固定的時間內。 ('''編輯:實時替換在線以上''') 我記住了一個使用實時數據的推薦引擎。然而,我遇到的所有在線資源(如SO問題)都