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论文研究-基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法 .pdf 评分

基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法,陈睿杰,崔鸿雁,提出了一种基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法,在已有用户数据的基础上,将用户模型化,把每个用户群划分作为一个可行解��
国武技论文在线 基于用户行为的粒子群隶属度矩阵熵的用户群划分方法 虽然粒子群优化算法熟练速度快,但收敛精度低,本文在参考聚类和熵聚类 方法的基础上,在目标函数中引入熵项,使得样本点函数的高斯型增强,来抑制用户噪声信 息对聚类中心的影响,从而提高用户群划分精度。中将引入隶属度在基于用户行为的粒」群 隶属度矩阵熵的用广群划分方法中,首先要将用户模型化,首先将从用户行为分析服务器中 读入用户数据,将所获得的每个用户的用户行为数据抽象化,归一化为维的数据模型,而 大量的用户则会在该维空间中形戊用户空间星座图。用户群划分的目标就是根据用户信 息,在大量用户中将相似的用户分为一类。在本文中提出一种基于用户行为的粒子群熵矩阵 的用户群划分方法 设所得的用户类型空间的维度为维,用户集合为,模式分类个数为,本文中距离 指欧式距离,一个模式的聚类中心定义为 为模式分类的元素个数,为模式分类内的元素。引入隶属度矩阵 其中为用户集合的总用户数目。其中元素定义为 其中为第个用户儿素,为模式分类的聚类中心, 为用户儿素与 聚类中心的欧式距离 对于有如下性质 ∑ 根据隶属度矩阵可以计算每个用户元素的熵。 各个模式分类的模式熵 ∑ 全局熵 ∑ () 在新算法中每个粒子作为一个可行解,组成粒子群。对于有个聚类的模式分类可表示 为 为个聚类模式,令 为这个模式 的聚类中心组成粒子群,为第个聚类的聚类中心,是一个维向量。粒子的速度编码 结构可衣示为 ,其中衣示第个聚类中心的速度值,是个维向量。 国武技论文在线 该粒了群熵聚类具体步骤如卜: 步骤:初始化粒子群。设定聚类数目和用户数目。对于任意一个用户,将随机分 配在一个聚类模式中,则第个聚类中心为 ∑,其中为任意用户,为 所属聚类,为中用户个数。计算所得的个聚类中心就是粒子的位置编码。 步骤:根据式()()计算隶属度矩阵,根据式()计算用户熵,根据式() 计算模式熵,根据式()计算总熵 步骤:优化毎个个体最优解。对于第个粒子,随机改变一个数据模式的当前所属聚 类,产生这个粒」的新临时聚类划分,计算新的隶属度矩阵,用户熵,模式熵,总熵。判断 用户熵,模式熵,总熵和原来的熵的差 如果 ,则接受这个临时聚类划分。重 复该过程达到门限值 步骤:根据式()更新粒子的速度和位置,其中在迭代过程中根据式()由ω减 少到O - 为当前迭代次数 为最大迭代次数。 步骤:对每个薮据模式,按照最近邻法确定所属聚类,重新计算聚类中心,更新隶属 度矩阵,用户熵,模式熵,总熵。 步骤:如果达到最大迭代次数,则算法结束,否则转向步骤。 步骤:为了应对在用户行为分析系统中,不可能在当有用户群分类的需求到来时,让 用户输入分类模式个数。为了通过算法自动得出模式分类个数,就需要在原有算法基础上加 入评价机制,来评价不同的模式分类数对于该用户行为空间划分的好坏 引入绝对划分指数E,E=一 ∑ ,当E<时,为绝对划分门限,小于该 门限值时模式分类数不再增加 引入相对划分指数△,A ,为当模式分类数为时的总熵,当Δ时,模 式分类个数不再增加 通过这两个参数,将绝对划分指数能避免把用户行为空间中距离过小的两个用户划分为 两个类,同时相对划分指数保沚算法,不会因为的单调性使得模式分类数不断增加。 试验结果 为了验证算法有效性,采用文中两种解决方案和 算法、基本粒子群聚类算法 分别对不同类型的数据集进行聚类分析 测试数据为两组 是随机生成的均匀分布的虚拟数据集。数据集有个聚类,每 个聚类个数据模式,每个数据模式有个属性 集散列图如图所示 是随杋生成的虚拟数据集,数据集聚类模式数目不定,共个数据模式,每个模式 个属性。 国武技论文在线 100 6- 4 20 100 10D 80 Cl 数据集 是随机生成的正态分布的虚拟数据集,数据集有个聚类,每个聚类个数 据模式,每个数据模式有两个属性。 ¤ 4 4 数据集 是基于网络用户薮据所模拟测试数据,共个数据模式,每个数据模式有 国武技论文在线 个属性。测试吋,随机选取个数据,个属性进行仿真测试。该测试不提供模式分 类数目,需要系统白适应控訇,而对于 和米说,没有相应的模式分类数目的 控制,在此,我们釆用新算法所得出的模式分类数,来确定 和的模式分类数 分别运行次,实验结果如表表所示。 的终止条件是聚类中心不再发生 变化。为了更好的比较新算法与基夲粒子群聚类算法,试验采用相冋的初始粒子群。粒子群 算法的参数设置为种群大小为,最大迭代次数为 新算法中 数据集运行结果 衡量标准 准确度 总熵 数据集运行结果 衡量标准 准确度 总熵 表 数据集运行结果 衡量标准 准确度 从试验结果中可以看出,新算法有更好的性能,尤其是对于数据量大属性较多的网络用 户行为数据来说,新算法有着出色的处理性能,所以用新算法来对用户群进行划分是非常有 效的。 结论 本文给出了一种基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法,算法通过寻找最优熵值 结果来对用户群进行划分,仿真结果表示新算法对于数据量人属性较多的网络用户行为数据 来说,新算法有着岀色的处理性能,是一种高效可行的用户群划分方法。 参考文献

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论文研究-基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法 .pdf

基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法,陈睿杰,崔鸿雁,提出了一种基于用户行为的粒子群熵聚类用户群划分方法,在已有用户数据的基础上,将用户模型化,把每个用户群划分作为一个可行解��

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论文研究-一种基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法.pdf

在分析图像模糊增强算法对于隶属函数及其模糊区域选择方法不足的基础上,提出一种新的基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法。该方法给出一个新模糊熵的定义,这个新模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时又考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况。这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息。另外,根据图像增强算法中使用double型数据类型的特点,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数。将新算法应用于图像增强中,取得了优于现有大多数模糊增强算法的效果。

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