一种新的基于网络虚拟环境的用户访问模式聚类算法

• 作者: 余轮 林柏钢 许春耀 陈健 陈明志
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 网络虚拟环境 用户访问模式聚类 多目标粒子群优化 模糊C均值
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 43-49
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法（MOPSO-based FCM,MPF）。MPF算法结合了粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）与模糊C-均值算法（fuzzy C-means,FCM）的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、噪声数据敏感与容易陷入局部最优等。为了改善聚类效果,在PSO中设计一个基于双目标（最小化类内距离与最大化类间距离）的粒子适应度函数。最后用标准数据集与模拟数据集分别对MPF算法进行性能测试,实验结果表明：本算法在聚类精度方面表现良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈健		1	0	0.0	0.0
2	许春耀		1	0	0.0	0.0
3	余轮		1	0	0.0	0.0