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。     

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.     

重庆在三大地域单元城镇化水平比较

从非农业人口比重、第三产业比重、基础设施和住宅建设水平、对外开放程度等方面比较，在四大直辖市中、长江沿岸经济带四大城市中、西部地区三大城市中，重庆的城镇化水平明显处于较低水平，且城镇化速度缓慢。重庆应进一步促进大中城市的健康发展，大力发展小城镇，从而健全和完善城镇体系。     

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。     

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。     

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。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

模糊聚类分析在配送中心订货策略中的应用

针对传统ABC分类方法的局限性,提出了面向订货策略的物料模糊聚类分析方法,以物料订货量和物料单价作为聚类指标,对物料进行模糊聚类分析,对于不同类别的物料实施不同的订货策略。给出了一个模糊聚类应用于订货策略的实例,并与基于ABC分类的库存控制系统进行了对比,表明基于多因素模糊聚类的库存控制系统能有效降低库存成本。     

创新生态系统的理论演进与热点前沿：一项文献计量分析研究

本文利用CiteSpace对Web of Science数据库中2001—2018年关于创新生态系统领域的已有研究进行文献计量分析。基于主题词共现分析结果,本文首先对创新生态系统的基础研究进行系统性梳理;其次,本文进一步追踪该领域2016—2018年期间的最新文献及其相关引用情况,基于文献共被引分析结果,归纳了三大研究前沿热点:"生态系统"反思及补充、系统风险预测及应对、系统成员行为与微观治理机制;最后,文章瞄准现有研究存在的不足,对未来研究提出合适的探索方向。