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基于聚类的图书馆读者细分算法研究及应用
基于聚类的图书馆读者细分算法研究及应用
作者:
杨雪霞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
聚类
读者细分
遗传算法
摘要:
大学图书馆读者数据中包含较多的数值型属性和类属性,因此细分聚类算法只能采用能够处理含有这两类数值属性的聚类算法,本文针对常用的混合属性数据聚类算法-模糊K-prototypes存在的初始参数选择困难等问题,提出了使用遗传算法为模糊K-prototypes寻找初始聚类中心的GA-FKP算法,克服了模糊K-prototypes算法的缺点.
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篇名
基于聚类的图书馆读者细分算法研究及应用
来源期刊
福建电脑
学科
工学
关键词
聚类
读者细分
遗传算法
年,卷(期)
2011,(6)
所属期刊栏目
基金项目论文
研究方向
页码范围
9-10
页数
分类号
TP301.6
字数
1884字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-2782.2011.06.004
五维指标
作者信息
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姓名
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杨雪霞
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聚类
读者细分
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
主办单位:
福建省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-2782
CN:
35-1115/TP
开本:
大16开
出版地:
福州市华林邮局29号信箱
邮发代号:
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
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