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som聚类方法在卷烟零售户分类中的应用

烟草科技 2014年第6期47卷 29-32页

作者：朱卫东汪国珍李矿合肥工业大学管理学院合肥市屯溪路193号230009 安徽省淮北市烟草专卖局安徽省淮北市人民路235000

为了解卷烟零售户的基本情况、分析其基本特征,根据烟草行业卷烟销售的特点,利用指标组合方法选取零售户经营业态、市场类型等零售户基本属性指标,以及销售行为指标和销售卷烟品种数构建了数据模型,并采用自组织特征映射神经网络(som,Se... 详细信息

为了解卷烟零售户的基本情况、分析其基本特征,根据烟草行业卷烟销售的特点,利用指标组合方法选取零售户经营业态、市场类型等零售户基本属性指标,以及销售行为指标和销售卷烟品种数构建了数据模型,并采用自组织特征映射神经网络(som,Self-organizing Feature Maps)方法对零售户进行分类,从最小类间距离和组内离差平方和两方面验证聚类结果,确定最终的零售户分类数。结果表明,将采集的8713个零售户样本划分成7类,分类结果的吻合度最好。根据各聚类簇的特征,从营销服务、市场管理和客户关系管理等方面对各类零售户提出了相应的服务与管理对策。

关键词：客户分类卷烟零售户 som聚类最小类间距离数据模型

我国高等职业教育资源配置绩效评价研究——基于AHP-TOPSIS和som聚类模型的视角

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职业教育研究 2022年第2期 55-61页

作者：蔡文伯陈念念石河子大学师范学院新疆石河子832000

从办学条件、教学及经费、学生发展、交流培训与服务4个维度选取了21个高等职业教育资源指标,构建了高等职业教育资源配置绩效评价指标体系。运用AHP-TOPSIS模型测算了我国30个省份2018年高等职业教育资源配置绩效的评价值,并利用som聚... 详细信息

从办学条件、教学及经费、学生发展、交流培训与服务4个维度选取了21个高等职业教育资源指标,构建了高等职业教育资源配置绩效评价指标体系。运用AHP-TOPSIS模型测算了我国30个省份2018年高等职业教育资源配置绩效的评价值,并利用som聚类分析,确定各省份高职教育资源配置绩效的等级。结果显示:纵向科研经费、对外交流和学生就业三种资源配置绩效最优,信息化教学宽带、年生均财政拨款、师生比和高职院校数量四种资源配置绩效最差;从省份中观层面来看,江苏省的高等职业资源配置绩效最优,广东、山东、浙江和北京次之;从区域宏观层面来看,东部地区高等职业教育资源配置绩效优异,中部地区资源配置绩效较差,西部和东北地区的资源配置绩效最差。

关键词：高等职业教育资源配置绩效 AHP-TOPSIS模型 som聚类

基于AHP-som聚类-TOPSIS的白及保胃护肝保健食品配方设计与评价

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中草药 2021年第18期52卷 5676-5687页

作者：马嘉慕刘晓云任雪阳王宇董英宋若兰于啊香魏静范琦琦折改梅北京中医药大学中药学院北京100029

目的以白及Bletillae Rhizoma为例,通过关联、决策和聚类等机器学习算法的联合使用进行数据挖掘研究,设计具有保胃、护肝双功能的保健食品配方并对其进行评价。方法对现有具有保护胃黏膜或保护肝功能的保健食品批文,以及可用于治疗这2... 详细信息

目的以白及Bletillae Rhizoma为例,通过关联、决策和聚类等机器学习算法的联合使用进行数据挖掘研究,设计具有保胃、护肝双功能的保健食品配方并对其进行评价。方法对现有具有保护胃黏膜或保护肝功能的保健食品批文,以及可用于治疗这2种疾病的中成药和方剂数据库中信息进行整理,先后使用关联规则算法(Apriori)、层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、som(self-organizing map)聚类、理想解法(technique for order preference by similarity to solution,TOPSIS)等关联、决策和聚类机器学习算法,挖掘其中高频原料药味的配方规律,结合现代功能活性及营养学研究成果,组成以白及为核心原料的具有配伍思想的保胃、护肝双功能保健食品配方并进行评价。结果对各数据库进行原料药味频次统计和相应高频原料药味的关联性分析,发现高频原料药味之间极易产生较强的关联性。继而对数据库中出现的64个可用于保健食品的高频原料药进行2个层次共17个指标的AHP分析和加权后,得到除白及外加权值排在前5位的原料药味为甘草、陈皮、黄芪、茯苓和五味子,这些原料药可以考虑在组方时进行优先选择。som聚类显示所有高频原料可分为7类,其中在最优选配方原料药味与AHP分析结果权重排名前列的原料药味有极高的重叠。对原料进行保胃、护肝功能方面的文献检索,同时结合之前的数据分析结果,确定了15个原料进行君、臣、佐、使的配伍组合,最终设计了10个可能配方;并对其进行TOPSIS分析评价,其中排名前2位的配方黄芪、白及、五味子和甘草及黄芪、白及、陈皮和五味子的分值相近,均大于0.14,与其他配方评分相差较大。结论在中医药基本理论的指导下结合各类机器学习算法,以核心药味白及为例建立了保胃、护肝双功能保健食品的配方设计和评价方法,为以后保健食品配方研发提供新的思路和方向。

关键词：保健食品白及配方设计 AHP som聚类 TOPSIS 数据挖掘

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som聚类算法在文本分类上的应用

现代情报 2007年第9期27卷 162-164页

作者：丁露崔平北京理工大学信息科学技术学院北京100081

随着网络信息指数级的增长,如何高效地组织海量的文本信息成为众多终端信息查询的基本要求。本文利用神经网络的联想记忆原理,提出一种改进自组织映射(som)神经网络聚类算法来对这些信息进行索引和分类。改进som聚类算法通过文本的预处... 详细信息

随着网络信息指数级的增长,如何高效地组织海量的文本信息成为众多终端信息查询的基本要求。本文利用神经网络的联想记忆原理,提出一种改进自组织映射(som)神经网络聚类算法来对这些信息进行索引和分类。改进som聚类算法通过文本的预处理和词汇权值的计算,som网络的训练过程以及多次聚类来细化各文本类别,最终产生概念空间。试验结果表明该算法对文本有很好的分类管理功能,便于文本检索。

关键词： som聚类概念空间文本分类

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som聚类技术在读者行为分析中的应用

数字图书馆论坛 2014年第6期 63-67页

作者：马芳烟台工程职业技术学院图书馆

随着数字图书馆技术的发展，图书馆每天产生大量的数据，针对这些海量数据，采用数据挖掘技术中的自组织映射神经网络（som）算法，根据读者借阅行为特征对读者进行聚类，得到不同阅读兴趣和需求的读者群，并通过测试验证该算法是有效... 详细信息

随着数字图书馆技术的发展，图书馆每天产生大量的数据，针对这些海量数据，采用数据挖掘技术中的自组织映射神经网络（som）算法，根据读者借阅行为特征对读者进行聚类，得到不同阅读兴趣和需求的读者群，并通过测试验证该算法是有效可行的。

关键词：数据挖掘 RFM模型 som聚类

基于som聚类的用户信息数据自动挖掘算法研究

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自动化与仪器仪表 2022年第7期 26-30页

作者：黄红涛徐婷华中师范大学信息化办公室武汉430079 华中师范大学图书馆武汉430079

大数据时代使得每个行业的用户信息数据急剧增加,数据量级呈现海量级别,在海量数据中挖掘有效的用户信息数据成为限制行业发展的阻碍之一,相关研究受到了大众的重点关注。基于爬虫技术获取用户信息数据,统一用户信息数据格式,应用模糊... 详细信息

大数据时代使得每个行业的用户信息数据急剧增加,数据量级呈现海量级别,在海量数据中挖掘有效的用户信息数据成为限制行业发展的阻碍之一,相关研究受到了大众的重点关注。基于爬虫技术获取用户信息数据,统一用户信息数据格式,应用模糊算法匹配用户信息数据,清除冗余数据,搭建som神经网络拓扑结构,确定数据聚类类别数目,通过som聚类算法处理用户信息数据,以上述聚类结果为依据,采用ATPRK方法推测数据需求尺度,对数据进行再次聚类,实现了用户信息数据的自动挖掘。实验数据显示:应用提出算法获得的用户信息数据自动挖掘耗时更短,用户信息数据聚类熵数值更小,充分证实了提出算法应用性能更佳。

关键词： som聚类用户数据挖掘信息数据并行计算大数据

基于som聚类和宽度学习系统的财务危机预测方法

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微型电脑应用 2022年第3期38卷 169-172页

作者：荘芳芳昆明市交通技工学校财务科云南昆明650000

针对当前财务危机预测中高维数据训练耗时大、预测精度低的问题,提出一种基于自组织映射(som)聚类与宽度学习系统的财务危机预测方法。通过som对企业初始财务状态进行精细化聚类,提取出不同财务状态的指标特征;基于宽度学习系统的企业... 详细信息

针对当前财务危机预测中高维数据训练耗时大、预测精度低的问题,提出一种基于自组织映射(som)聚类与宽度学习系统的财务危机预测方法。通过som对企业初始财务状态进行精细化聚类,提取出不同财务状态的指标特征;基于宽度学习系统的企业财务危机构建预测基分类器,确保对高维财务数据的拟合精度。利用逐步向前方法搭建集成分类器,预测企业财务状态。实例预测结果表明了该方法对财务危机预测具有较好效果,提升了预测准确度。

关键词：财务危机 som聚类宽度学习集成分类

基于AHP-TOPSIS和som聚类的区域创新策源能力评价

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科研管理 2020年第2期41卷 40-50页

作者：朱梦菲陈守明邵悦心同济大学经济与管理学院上海200092

提高创新策源能力既是区域高质量发展的本质要求,也是应对当今国际挑战的战略选择。本文通过对创新策源能力内涵的梳理,从学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向四个方面,选取40个三级指标,构建区域创新策源能力评价指标体系... 详细信息

提高创新策源能力既是区域高质量发展的本质要求,也是应对当今国际挑战的战略选择。本文通过对创新策源能力内涵的梳理,从学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向四个方面,选取40个三级指标,构建区域创新策源能力评价指标体系。选取我国31个省市区的统计数据,运用AHP-TOPSIS法确定创新策源能力评价值,利用som算法进行聚类分析,确定区域创新能力等级。本评价方法有助于区域创新策源能力的评价和建设。

关键词：创新策源能力评价指标体系 TOPSIS法 som聚类

基于som聚类的垃圾处理方式可视化分析方法

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计算机科学 2018年第12期45卷 262-267,287页

作者：秦绪佳单扬洋徐菲郑红波张美玉浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

针对全国各省份垃圾处理方式的数据,提出一种混合可视分析方法。为了从多角度分析数据,混合U矩阵、平行坐标以及Small-Multiple 3种可视化技术,设计并实现了3种可视化视图的交互联动。首先,对数据进行聚类处理,将各省份近年的垃圾处理... 详细信息

针对全国各省份垃圾处理方式的数据,提出一种混合可视分析方法。为了从多角度分析数据,混合U矩阵、平行坐标以及Small-Multiple 3种可视化技术,设计并实现了3种可视化视图的交互联动。首先,对数据进行聚类处理,将各省份近年的垃圾处理方式划分类别,采用som神经网络聚类算法实现聚类。然后,针对som聚类结果,采用U矩阵的方式进行可视化,并采用平行坐标描述每个聚类结果的各个属性。为了分析数据的地理属性及时序属性,采用Small-Multiple可视化技术。最后,实现多视图联动、刷新技术等交互方式,帮助用户自行探索数据,实现多视图的交互展示与分析。实验表明,这种混合可视方式可达到较好的多属性交互可视化效果,能够帮助用户了解并分析我国垃圾处理方式的分布及趋势。

关键词：可视化 som聚类 U矩阵平行坐标 Small-Multiple