聚类挖掘在电子商务中的应用

阐述了在电子商务系统中的研究和应用中,利用基于关联规则的多层次、超图分割聚类方法,对Web网页和用户进行有效聚类。该方法借助网站层次图,可以根据实际需要,在各个层次上进行聚类分析,仅将高度相关的网页和用户聚在同一类,而将关联性较小的网页排除在聚类外。     

应用K-means聚类的分布式多传感器航迹关联算法

针对分布式多传感器航迹关联的特点,考虑采用K-means聚类的航迹关联算法。将来自各传感器的局部航迹与系统航迹进行关联,并将系统航迹作为初始聚类中心,避免了K-means算法本身依赖初始值的缺陷;提出将系统航迹与局部航迹的欧式距离以及其状态向量在1范数下的距离之和作为相似度测度;设定距离门限值,减少了极端数据对聚类结果的影响,并增加多义性处理。蒙特卡洛仿真实验表明,该算法在目标密集并且目标有交叉的情况下能以较小的代价得到较高的平均正确关联率。同时,该算法克服了最近邻域法的局部最优特性和关联正确率高度依赖特征阈值等局限性。     

物流外包风险控制的灰色聚类关联评价

物流在外包过程中会产生很多不确定性因素,造成各种潜在风险,影响企业决策目标的实现。这里提出利用灰色聚类关联评价法针对不同第三方物流企业的外包主要风险进行有效的预估和评价,为风险的防范工作提供参考。     

基于聚类的关联规则交叉销售模型研究

交叉销售模型有很多类型,本文建立的模型主要作用在于识别潜在的交叉销售机会,通过对目前已有的交叉销售模型研究,找出目前交叉销售模型中存在的问题,构建全新的基于聚类的关联规则交叉销售模型.     

一种改进的灰熵关联故障诊断方法

经典的灰熵关联法进行故障诊断时需要预先根据经验或统计方法设定一个参考的标准序列,缺乏客观性,准确度不高,为此,引入一种改进的模糊C-均值聚类方法计算得到参考标准序列,然后应用灰熵关联方法进行故障诊断,最后在某型装备故障诊断中应用并验证了该方法的有效性。     

灰色模糊聚类在旅游景区顾客满意度测评中的应用

市场的竞争力来自于顾客的满意度。运用灰色关联分析和模糊聚类,以桂林九个4A级景区为例对旅游景区顾客满意度进行测评和分析。实例研究表明,该方法效率高、所需数据少、揭示问题清晰。     

用灰关联方法分析辽宁省的再就业问题

辽宁省的再就业问题是制约辽宁经济发展的关键问题,本文用灰关联分析方法,横向比较了经济发达省市的第三产业中各行业对其产值的贡献,以及影响劳动力就业的相关因素分析,找出经济拉动能力强,劳动力容纳空间大的行业,从而为辽宁的再就业工作指明方向。     

整合模糊AHP和灰关联分析法在项目投资风险分析中的应用研究

随着科学技术与社会的不断发展,项目投资及其风险管理的研究进入了新的阶段,针对现代项目投资风险管理涉及面广、技术复杂的特点,要求理论研究要适应于因素的变化。本文针对项目投资全寿命周期中出现的各种不确定性,提出了一种新的模型,该模型整合了模糊层次分析法和灰关联分析法,构建了一个新的评价指标体系,为更好的规避项目投资风险提供了理论依据。     

科研单位管理的灰关联分析

将灰色系统理论中灰关联分析方法应用到科研单位考评中,并对科研单位科研竞争能力进行综合评价,具有方法简便、计算量小等优点.     

应用灰关联分析方法优选构筑渡场方案

在构筑渡场行动中,由于存在多个可选渡场和多种影响因素,使得构筑方案存在多样性。为了充分发挥渡场的作战效能,应对备选的构筑方案进行优化选择。引入灰关联分析方法,在对各项决策指标值进行白化处理、测度处理后,确定正、负理想编成方案,计算出灰关联系数,最终通过建立理想目标函数,确定了编成方案的评估系数。通过该方法得出的优选结论与实际效果非常吻合。     

聚类算法在电子商务客户细分中的应用

国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务,最明显的就是提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础主要就是数据挖掘技术。本文研究了数据挖掘技术及其在电子商务中客户细分的应用,提出了数据挖掘在电子商务营销服务各方面的具体应用内容。     

模糊聚类在销售人员绩效评价中的应用研究

通过对标准遗传算法遗传算子的改进和扩充,提高基于此改进遗传算法的模糊聚类分析方法的运行效率和准确度,并将其应用于人力资源管理系统中,对企业销售人员的业绩进行科学合理的评价。     

基于灰色关联聚类法的软件可信性评估指标选取方法

目前,对软件可信性评估的认识还处于灰色阶段,故本文就灰色关联聚类法和软件可信性评估指标做了深入的分析和研究,提出了一种基于灰色关联聚类法的软件可信性评估指标的选取方法。     

基于余弦相识度的聚类算法在统计调查对象分类中的应用研究

对统计数据的研究往往采用无监督学习的聚类算法,而基于欧式距离的常规聚类算法不太适合统计数据,文章将常用于文本相似度计算的余弦相似度算法与聚类算法相结合,形成基于图形相似度的模糊识别算法,采用统计月度数据进行实验测试,证明能够实现企业分类,达到了研究目标。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前在商业领域的应用刚刚起步.电子商务网站的顾客在WEB上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据,这些数据中包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息.在日益激烈的电子商务竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的,但是这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分地挖掘和利用.如何对电子商务信息进行有效的组织利用,如何了解到顾客尽可能多的爱好和价值取向,以优化网站设计,为用户提供个性化服务,成为电子商务发展迫切要解决的问题.本文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用.     

浅谈模糊聚类及其应用

本文介绍了模糊聚类的分析方法,并从灰色关联度,灰色聚类,遗传算法与模糊聚类结合运用的角度说明了模糊聚类与其他方法的相互渗透使用,以及模糊聚类在模式识别,图像处理中的作用。     

浅谈模糊聚类及其应用

本文介绍了模糊聚类的分析方法,并从灰色关联度,灰色聚类,遗传算法与模糊聚类结合运用的角度说明了模糊聚类与其他方法的相互渗透使用,以及模糊聚类在模式识别,图像处理中的作用。     

模糊聚类在销售业绩评估中的应用

销售业绩的评估问题具有模糊性,可以采用模糊聚类的方法对其进行分析评价。本文给出了模糊聚类的方法和步骤,并在销售业绩评估中进行应用。     

聚类分析法在新疆南疆旅游经济区划中的应用

"十二五"期间是新疆区域旅游产业跨越式发展的战略提升期,只有科学的区域统筹,才能保持新疆旅游业持续、协调、快速的发展。以南疆5地州14个主要经济中心为样本,选取反映旅游经济地区差异的8个指标,构建系统聚类数理模型。借助SPSS软件计算14个样本的相似系数矩阵,利用欧式距离中的最短距离法绘制样本聚类谱系图。将14个样本聚集为5个类型,即一级旅游中心城镇、二级旅游中心城镇、旅游节点城镇、旅游边境城镇、特色贸易城镇,并提出相应的经济发展建议,为因地制宜的发展南疆旅游经济提供客观依据和科学指导。     

动态合并聚类算法及其在城市科技创新能力评价中的应用

聚类分析是数据挖掘中研究和应用的一个重要部分,层次聚类是目前应用最为广泛的一种聚类方法。本文针对层次聚类不可逆,需要用户指定所期望得到的聚类个数和阈值作为聚类过程的终止条件等缺陷,提出了一种利用簇间差异度进行簇自动合并的动态聚类算法(DMCA),进而对江苏省13个地市技术创新能力做出了聚类分析及综合评价,验证了方法的可行性和有效性。数据处理结果表明,该方法可为相关管理部门提供科学量化的决策评价模型。