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    在我的聚类问题中,不仅点可以来去,还可以删除或添加要素。有什么聚类算法来解决我的问题。 具体而言,我正在寻找这类聚类算法的凝聚层次聚类版本。

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    这是一个理论问题。假设我已经实施了两种类型的协作过滤:基于用户的CF和基于项目的CF(形式为Slope One)。 我有一个很好的数据集来运行这些算法。但后来我想做两件事: 我想给数据集添加一个新的评级。 我想编辑现有评分。 我的算法应该如何处理这些变化(不做大量不必要的工作)?任何人都可以帮助我吗?

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    “批量处理”我的意思是一个静态数据集事实(如在一个CSV)一次处理,以提取知识。 “在线”时,它使用一个直播支持存储:在事件发生时添加(“X购买Y”),并在此实时数据上发生查询(“您将推荐给正在查看y的人?“)。 我有(错)实时使用的术语,但我不意味着结果必须在一个固定的时间内。 ('''编辑:实时替换在线以上''') 我记住了一个使用实时数据的推荐引擎。然而,我遇到的所有在线资源(如SO问题)都