基于改进遗传算法的客户购买行为聚类

• 作者: 沈亚镁
• 来源期刊: 商场现代化
• 学科: 经济
• 关键词: 并行遗传算法 购买行为 k-means聚类
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 电子商务
• 页码范围: 36-37
• 分类号: F224
• 字数: 3104字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3102.2012.04.025

摘要

针对电子商务客户购买行为,构建客户——商品矩阵,度量客户购买行为相似度。基本遗传算法存在一定的缺陷,本文提出一种改进的混合并行遗传算法,结合k-means算法的高效性和局部搜索能力,以及并行遗传算法的全局优化能力,并运用该算法对客户购买行为聚类。实验结果表明该方法在客户行为聚类应用中具有较高的效率和精确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈亚镁		1	0	0.0	0.0