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利用元数据构建推荐模型；（3）对推荐模型中的新数据集进行距离度量推荐。考虑到用户可能的不同需求，使用了两种不同类型的元目标和元学习技术<\/jats:p>\n为了验证距离度量推荐方法的必要性和有效性，使用199个公开可用的数据集、9个距离度量和2个广泛使用的聚类算法进行了实证研究。实验结果表明，对于给定的数据集，距离测度显著影响聚类算法的性能。此外，对该推荐方法的性能分析证明了其有效性<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/3418228“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2020,12,7]]，”date-time“：”2020-12-07T19:04:16Z“，”timestamp“：1607367856000}，”page“：“标题”：[“聚类算法距离度量的自动推荐“]，”前缀“：”10.1145“，”卷“：”15“，”作者“：[{”给定“：”晓燕“，”家族“：”朱“，”序列“：”第一“，”隶属“：[}”名称“：”西安交通大学，西安交通大学西安交通大学，西安交通大学“}]}，{“given”：“嘉荫”，“family”：“Wang”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“西安交通大学”，中国，{“给定”：“静文”，“family“：”Fu“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{“name”：“中国西安交通大学，2019an”}]}]，“member”：“320”，“published-on-line”：{“date-parts”：[[2020,12,7]]}，“reference”：[{“key”：“e_1_1_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s10994-017-5687-8”}，{“密钥”：“e 1_2_1_2_“，”卷时间“：”计算智能：理论”，“作者”：“Aggarwal 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