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数字通信世界 2024年第12期 7-9页

作者：李可李玥高翔殷欢湖南省烟草公司长沙市公司营销中心湖南长沙410000 长沙市烟草公司望城区分公司客服分部湖南长沙410200 长沙市天心阁大数据研究院湖南长沙410017

该文利用海量业务数据、客户数据和旅游市场环境数据,基于k-means聚类算法模型及RFM客户价值分析模型,对长沙旅游市场零售客户进行价值类型识别,进而根据4P营销理论对不同类型客户制定精准化营销策略。

关键词：烟草 k-means RFM模型客户价值分类 4P营销理论

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基于hadoop平台的分布式数据挖掘系统的设计探讨

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数字技术与应用 2017年第1期35卷 179-179页

作者：陈志雄湖北大学计算中心湖北武汉430062

在社会经济快速发展的情况下,网络信息技术的更新速度越来越快,如今,促进了大数据时代的进一步发展,而Hadoop作为分布式系统的代表,也成为大数据挖掘系统的重要组成部分之一。分布式数据挖掘系统的主要任务是利用Hadoop搭建分布式集群环... 详细信息

在社会经济快速发展的情况下,网络信息技术的更新速度越来越快,如今,促进了大数据时代的进一步发展,而Hadoop作为分布式系统的代表,也成为大数据挖掘系统的重要组成部分之一。分布式数据挖掘系统的主要任务是利用Hadoop搭建分布式集群环境,然后在该环境上部署相应的数据挖掘任务,前提是要对分布式文件系统HDFS和Map Reduce的并行编程模式原理进行深入的分析研究,同时选择运用k-means聚类算法,使Hadoop平台的数据挖掘系统的任务具有良好的发展效率,同时也能显示其计算能力的扩展性能。下面就Hadoop平台的分布式数据挖掘系统的设计进行深入的分析探讨,进而促进信息数据系统的进一步发展。

关键词： Hadoop平台数据挖掘系统设计 k-means

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基于Hadoop平台下的Canopy-kmeans算法实现

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科技展望 2015年第33期25卷 12-12页

作者：霍可栋西南科技大学

聚类算法是数据挖掘中重要的研究课题之一,随着互联网的快速发展,数据的种类和数量也在急剧膨胀,以致常规的聚类算法面临着新的问题和挑战。本文研究基于云计算平台Hadoop并行实现Canopy-kmeans算法,有效改变其面临海量数据的局限性。

关键词： Hadoop 聚类算法海量数据 k-means

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制造产品在线质量预测方法研究

山东工业技术 2017年第9期 202-202页

作者：易向华贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

针对制造过程的在线质量预测的实时性问题,提出了一种制造产品在线质量预测方法。该方法在分为在线和离线两个部分。离线部分基于粒子群(PSO)与极端学习机(ELM)建立了优化的产品质量预测模型。同时,在线端改进了k-means方法并将其应用... 详细信息

针对制造过程的在线质量预测的实时性问题,提出了一种制造产品在线质量预测方法。该方法在分为在线和离线两个部分。离线部分基于粒子群(PSO)与极端学习机(ELM)建立了优化的产品质量预测模型。同时,在线端改进了k-means方法并将其应用于在线质量数据流聚类,引用模型预测产品的质量。仿真实验表明该方法实时性较贝叶斯方法和BP神经网络有较大优势,能应用于当前制造过程的在线质量预测。

关键词：制造过程在线质量预测数据流 k-means

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聚类分析在房地产价格分析中的应用

广东经济 2017年第5X期 58-58页

作者：韩园园王肖肖王丽楠河北经贸大学

为深入挖掘各省与直辖市的房地产市场,选取我国32个省级行政区最明显的房地产价格,本文采用SPSS Clementine 12.0进行聚类分析.根据聚类分析的分类结果,可以分为三个等级区,上海与北京为一级区,天津、江苏、浙江、福建、广东、海南为二... 详细信息

为深入挖掘各省与直辖市的房地产市场,选取我国32个省级行政区最明显的房地产价格,本文采用SPSS Clementine 12.0进行聚类分析.根据聚类分析的分类结果,可以分为三个等级区,上海与北京为一级区,天津、江苏、浙江、福建、广东、海南为二级区,河北、山西、内蒙、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆为三级区.并提出相应的对策和建议.

关键词：聚类分析房地产价格 k-means

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基于聚类的个性化图书推荐技术研究

数字技术与应用 2015年第4期33卷 100-100页

作者：郑丽姣湖南软件职业学院软件工程系湖南湘潭411201

个性化图书推荐是数字图书馆的一个重要功能。要实现高效、准确的个性化图书推荐,设计一个高效的算法至关重要。本文根据高校数字图书馆的应用特点,提出一种新的图书推荐方法,即结合k-means聚类思想的协同过滤推荐,该方法能够克服经典... 详细信息

个性化图书推荐是数字图书馆的一个重要功能。要实现高效、准确的个性化图书推荐,设计一个高效的算法至关重要。本文根据高校数字图书馆的应用特点,提出一种新的图书推荐方法,即结合k-means聚类思想的协同过滤推荐,该方法能够克服经典推荐算法的不足,从而实现高效且准确的图书推荐服务。

关键词：聚类个性化图书推荐 k-means

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基于出租车轨迹的成都市城市功能区分布特征研究

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城市建设理论研究(电子版) 2022年第33期 49-51页

作者：蒋浩长江大学地球科学学院

城市居民的出行模式与城市功能区有着密切的关联。海量的出租车轨迹数据记录了丰富的城市居民的出行信息，为分析城市结构在提供了便捷、有效的条件。本文实验使用8.1亿条出租车轨迹数据探究成都市城市空间结构。考虑到出租车上、下车... 详细信息

城市居民的出行模式与城市功能区有着密切的关联。海量的出租车轨迹数据记录了丰富的城市居民的出行信息，为分析城市结构在提供了便捷、有效的条件。本文实验使用8.1亿条出租车轨迹数据探究成都市城市空间结构。考虑到出租车上、下车点沿有向道路分布，我们提出一种出租车上、下车热点提取提取方法。最后，在热点提取完成的基础上，利用k-means算法对热点时间向量进一步分类。实验结果表明，我们的方法能准确分辨出居民区，商业区，娱乐购物区在路网中的分布。最后，我们分析了城市功能区在路网中的分布特点。例如商业路段总是沿一、二级路网分布。居民区分布较为集中且在交通区的内部。城市中的美食城等活动频繁的场所大多分布在道路交叉口且整体分布较为均匀。

关键词：城市功能区出行模式出租车轨迹数据 k-means