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题名电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析
被引量：7
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作者
郭燕萍
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机构
山西大学商务学院电商与物流学院
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出处
《现代电子技术》
2021年第13期130-134,共5页
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基金
2019年山西省软科学研究计划项目(2019041024⁃1)
2019年山西省哲学社会科学规划课题(2019B453)。
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文摘
以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法应用于所获取矩阵中;通过优化目标函数获取模糊划分矩阵以及聚类中心,重复迭代更新隶属度函数和聚类中心,直至隶属度矩阵稳定至固定范围,获取不同类别的模糊划分矩阵以及聚类中心即电商客户数据挖掘结果。实验结果表明,将该算法应用于电商客户数据挖掘中,聚类正确率高于99.5%,并具有较高的实时性,可作为电商企业决策依据。
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关键词
聚类算法
模糊运算
数据挖掘
电商客户
数据预处理
聚类中心
目标函数优化
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Keywords
clustering algorithm
fuzzy computing
data mining
e⁃commerce customer
data preprocessing
clustering center
objective function optimization
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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