聚類融合算法及其在移動渠道管理中的應(yīng)用.pdf

1、社會信息化發(fā)展越來越快,信息數(shù)據(jù)越來越多,數(shù)據(jù)庫技術(shù)突飛猛進(jìn),面對人們對信息的高要求,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究倍受關(guān)注,而聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘研究的重要內(nèi)容之一,也成為研究熱點之一。聚類分析的直接目的就是將數(shù)據(jù)集劃分為有價值的分組,為人們解決問題提供信息支撐,而在海量數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)集的類型,分布形狀等多種多樣,這對聚類分析提出了更高的要求。從以往國內(nèi)外研究文獻(xiàn)來看,對單一算法的研究已經(jīng)很多,面對實際應(yīng)用的高需求,單一算法出現(xiàn)的問題也越來越多,聚類

2、融合研究逐漸成為新的熱點,而對于聚類融合的研究多側(cè)重于融合所有聚類成員,而對于聚類成員的選擇研究較少?；诰垲惙治鲞@一研究現(xiàn)狀,本文主要研究對聚類成員選擇和加權(quán)的聚類融合算法,并對其在移動通信企業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試。
　　 本文對已有聚類算法和聚類融合算法進(jìn)行了研究和分析之后,針對其不足提出了一種選擇性加權(quán)聚類融合算法。該算法通過對聚類成員差異度和精確度的計算來選擇高質(zhì)量的聚類成員,其中,精確度計算的關(guān)鍵技術(shù)是參照物的獲得,通過

3、引入兩兩融合技術(shù)生成融合集合來生成參照集合,并采用基于屬性加權(quán)的聚類成員加權(quán)方法,即把每個聚類成員轉(zhuǎn)化為原數(shù)據(jù)的每個屬性,通過屬性加權(quán)的方法來進(jìn)行聚類成員的加權(quán)。通過實驗表明,該算法能有效處理聚類成員的質(zhì)量差異,比同聚類融合能得到更好的聚類結(jié)果,并且具有較好可擴展性。
　　 本文最后將選擇性加權(quán)聚類融合算法應(yīng)用在移動經(jīng)營渠道管理上,通過對用戶在渠道上的消費行為、渠道服務(wù)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),針對渠道集群分析了渠道的服