蟻群與K均值聚類算法融合研究及其在用戶分群中的應用.pdf

1、如今市場競爭日益激烈，企業(yè)面對數(shù)量巨大的消費者群體，傳統(tǒng)的大眾化營銷的成本高且沒有優(yōu)勢。對用戶群體進行細分，針對不同用戶群體進行精準的市場營銷，能提高企業(yè)營銷策略的效率，獲得更好的營銷效果。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以處理海量的用戶數(shù)據(jù)，因此，采用數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類分析算法實現(xiàn)企業(yè)用戶分群。
　　論文給出了營銷原理及數(shù)據(jù)挖掘技術相關理論說明，研究了聚類分析技術中K-means聚類算法和蟻群聚類算法的基本原理。分析了長虹社區(qū)論壇的用戶數(shù)據(jù)

2、，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)數(shù)量大、屬性多的特點，提出適用于論壇用戶聚類的改進算法 Ant-K-means聚類算法。研究了K-means聚類算法對簇數(shù)量的選取和初始聚類中心的質量敏感以及蟻群聚類算法搜索時間長的問題解決方法。完成了蟻群聚類算法對數(shù)據(jù)集中抽取的部分樣品數(shù)據(jù)的聚類，并將蟻群聚類獲取的簇數(shù)量和簇中心作為輸入?yún)?shù)，使用本文改進的基于信息素的K-means算法對全部數(shù)據(jù)進行快速聚類，獲得最終聚類結果。將改進后的聚類算法應用到長虹智能電視的論壇用