基于混合K-中心点的Web客户聚类

通过对Web日志文件进行分析，该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Wweb用户的行为进行分析的方法。该算法利用模糊相似度，并模仿遗传算法中计算适应度思想，另加了一层循环迭代，每次比较适应度，保留最佳适应度，使之有较好的性能，改进了其易局部最优化的缺点。     

江苏省耕地保护区划研究

文章以江苏省58个县级行政区为区划单元,应用主成分析法得出影响耕地保护的4个主成分,在此基础上应用聚类分析法初步得出耕地保护区,再结合定性分析最后确定六大耕地保护区。从区划结果看,与江苏省综合农业区划相一致,与客观实际能很好地吻合,说明应用综合数值分析模型研究耕地保护区划是成功的。最后,对得出的六大耕地保护区进行了简要的分析,为有计划分区制定耕地保护政策、措施提供了理论基础。     

基于模糊聚类的客户分类应用研究

为解决客户关系管理中的客户分类问题，引入了模糊聚类分析算法。通过分析客户购买力的单因素数据矩阵，以客户胸买力之间相似程度作为聚类指标，应用模糊聚类分析法，求得客户的相对隶属度，从而为客户类别的划分提供科学分类依据。在特征函数确定问题上，提出了结合2/8营销理论的一种新方法。     

产业集群的演进:一个基于专业化分工视角的解释

产业集群的形成是专业化分工产业的报酬递增的一种空间表现形式,是一个劳动分工深化、交易效率提高的过程.如果从分工角度考察,产业集群是形成专业化分工的产物;同时,分工和专业化的发展与产业集群之间表现出高度的一致性.     

黑龙江省民营企业发展产业集群的战略构想

民营企业产业集群有利于产业结构优化升级、有利于三农问题的解决和国企改革顺利进行,对推动黑龙江省经济发展有着重大的战略意义.黑龙江省目前尚未形成产业集群,但具备发展产业集群的自然资源优势、区位优势、智力资源优势、良好的投资环境等多种竞争优势,民营企业产业集群形成有"引进式"、"分离式"、"拓展式"、"扶持式"模式,民营企业的产业定位及政府在产业集群中应该发挥作用.     

自适应聚类视角下学科领域主题分析——以物流学科为例

基于改进关键词重要性和近邻传播聚类算法,提出了一种学科领域主题分析方法,通过词频分析法和作者潜意识行为计算高频关键词权重,借助共词分析和Ochiai系数构建带权重高频关键词相似性矩阵,利用近邻传播聚类算法对学科领域主题进行自适应提取与分析。以CSSCI收录的2015—2019年物流学科领域期刊论文为研究对象,借助新方法对其进行主题分析,研究结果表明:高重要性的关键词不一定是核心主题,核心主题与同一簇内其它成员关键词最为相似。与此同时,近五年物流学科存在“降本增效”“区域物流一体化”“现代物流技术研究与创新”“物流体制改革与产业转型升级”“农村物流与农产品物流”“电子商务与跨境电商”“可持续发展理念”等七大热门主题。     

关于振兴老工业基地中创新问题的若干思考

在当前国家提出改造、振兴东北老工业基地的大背景下,应该围绕创新这一着力点做文章,积极探索东北区域经济振兴和发展的新思路.创新是振兴东北老工业基地的必由之路,因此,振兴东北老工业基地,创新要有新的思路.要完善制度创新,包括完善政府制度和市场制度,大力推进企业制度创新,从而消除阻碍老工业基地振兴的体制性障碍;要推进集群式创新,依托地缘优势构建区域创新集群,大力发展以产业关联为基础的产业创新集群;还要大力提高自主创新能力,营造良好的自主创新环境和氛围,选择优势领域和主导产业开展自主创新,积极促进科技成果转化.     

福建产业集群研究

产业集群是地理上相对集中的、业务上横向相关或纵向相关的、交易机制上遵循市场法则的多个企业集聚体 ,研究其对区域经济的发展具有一定的意义。根据调查绘制出了福建省产业集群图谱 ,并分析了福建产业集群的现状 ,针对其成功的经验及存在的问题 ,提出了发展对策。     

基于层次聚类推理的在线品牌诊断研究及其服装系统实现

本文从服装品牌在线评估与诊断的实际需要出发,研究了面向服装品牌的在线诊断评价体系,给出了在线品牌诊断模型,提出案例推理与规则推理相结合的一种层次聚类推理方法,并根据品牌诊断流程和映射算法设计了品牌诊断推理机制,给出了一个服装在线品牌诊断系统的实现。     

我国物流市场的区域差异分析

首先运用因子分析法对我国31个省（区、市）物流市场的差异作了分析，得出3个主要因子。然后以这3个主要因子为新变量，采用聚类分析法将31个省（区、市）分为5个层次，分别代表不同的物流需求程度。最后结合我国物流市场的实际情况加以定性分析。