基于校园一卡通消费数据的几种聚类算法的分析比较

• 作者: 张晖 董新科
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 数据挖掘 聚类 高校消费数据 校园一卡通
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 158-161,183
• 页数: 5页
• 字数: 3311字
• 语种: 中文

摘要

随着高校管理信息化的加速和高校管理部门对各类校园信息资源需求的不断加强，校园一卡通被广泛应用于学生生活的各个领域，并要求对其存储的海量数据进行挖掘分析为各个部门提供决策依据。聚类算法作为最常用的数据挖掘方法之一被广泛应用于一卡通数据挖掘，但目前不清楚哪种方法更适用于一卡通数据。使用多种常用聚类算法对一卡通数据进行了实验，得出了最适合挖掘该数据的聚类算法，并分析了相关原因。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晖	西南科技大学计算机科学与技术学院	77	563	14.0	21.0
2	董新科	西南科技大学计算机科学与技术学院	9	50	3.0	7.0