【摘 要】
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针对传统电子商务用户行为聚类分析方法存在的缺陷,提出了基于组合优化理论的电子商务用户行为聚类分析方法.首先分析了K-means聚类算法计算量大、获取最优解时间长的原因,然后将复合形法的K-means聚类算法和遗传算法进行组合,实现电子商务用户行为聚类分析,最后进行了电子商务用户行为聚类分析的仿真实验.结果表明,所提方法的电子商务用户行为聚类精度值达到94.95％,可以有效提升电子商务平台经济效益,具有较高的推广价值.
【机 构】
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广州华立科技职业学院管理学院,广东 广州 511325
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针对传统电子商务用户行为聚类分析方法存在的缺陷,提出了基于组合优化理论的电子商务用户行为聚类分析方法.首先分析了K-means聚类算法计算量大、获取最优解时间长的原因,然后将复合形法的K-means聚类算法和遗传算法进行组合,实现电子商务用户行为聚类分析,最后进行了电子商务用户行为聚类分析的仿真实验.结果表明,所提方法的电子商务用户行为聚类精度值达到94.95％,可以有效提升电子商务平台经济效益,具有较高的推广价值.
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