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针对城市区域语义及移动模式难以提取的问题,提出一种基于区域语义的城市移动模式可视分析方法用于直观地分析人群出行情况.通过提取用户通话特征,使用高斯混合模型区分基站通话模式来发现城市区域的功能性信息;进一步使用层次聚类算法对用户行为进行语义发现,分析区域用户行为规律;区域语义与用户语义结合分析,挖掘人群在区域间的移动模式.案例分析表明,该方法能有效地发现区域功能特征,结合数据能帮助分析人员发现城市间移动模式以及探索用户移动意图,得到用户移动模式和功能区域之间的联系. 相似文献
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YU Lin 《数字社区&智能家居》2008,(14)
电信用户的通话行为聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘范畴。为了对用户行为进行有针对性的分析挖掘,发现客户行为中隐藏的、有用的、未曾预料的知识,采用了模糊C均值(FCM)聚类算法,以模糊数学理论知识作为客户行为聚类分析的方法,为电信企业客户分析提供了量化依据,并采用Matlab为计算工具,给出了一个聚类分析实例,并初步建立了通话行为模型识别机制。实验证明,本文采用的模糊聚类方法得到了满意的分析结果。 相似文献
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一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的聚类算法如k-means算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的影响.提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法,该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),由贪心EM算法实现高斯混合模型结构和参数的自动学习,而不需要先验知识.这种聚类算法可以克服k-means等算法的缺点,实验结果表明该算法具有更好的聚类效果. 相似文献
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特征树阀值检测算法应对电信欺诈 总被引:3,自引:0,他引:3
电信网络日益复杂,这增加了电信营运的难度,并且大额欺诈和恶意欠费的状况使电信运营收入存在较大的风险。本文在数据挖掘技术、基于聚类的层次分析算法等理论基础上,采用了欺诈特征树阀值检测算法来应对电信欺诈,防范电信运营收入的流失。该算法将用户的数据特征项构建成欺诈特征树,采用关系数据模式来组织用户的欺诈特征项,并设定结点阀值作为检测判断的依据,依照用户最后的欺诈度值判断用户是否欺诈。算法简单高效,系统占用较少的内存并获得了较高的准确率。 相似文献
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针对传统模糊聚类分割方法无法有效模拟数据分布特征的问题,提出基于邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割算法.利用高斯分布刻画聚类内像素光谱测度统计特征,定义像素与其邻域像素相关性的先验概率,并作为高斯混合模型中各高斯分量权重系数,构建包含特征场邻域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素与聚类间的非相似性测度,建立基于高斯混合模型的模糊聚类目标函数.在传统模糊聚类方法基础上,采用高斯混合模型定义像素与聚类间的非相似性测度,并在高斯混合模型中融入邻域作用,有效解决数据具有多峰值特征的问题.最后通过实验验证文中算法的准确性. 相似文献
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商业银行会计风险案件日益频发,传统人工核查的方法难以及时有效地核查风险,为此提出了一种将会计案防领域行业知识与大数据、知识图谱等技术相结合的智能化平台建设方案。平台采用大数据技术进行会计基础业务指标的加工计算,依托图数据库构建账户资金交易知识图谱,采用图分析技术完成账户关联风险特征的挖掘提取;最后将基础业务指标与图关联特征相结合,构建了完整的会计案件风险识别规则体系,实现浅层经验知识与深层挖掘知识的融合应用。以银行活跃个人账户作为实验样本,实验结果表明,该智能化平台能实现规则配置的全流程、自动化线上运行,能更高效准确地识别出可疑风险账户,与传统核查方式相比极大提高了风险预警的及时性、精准性与前瞻性。 相似文献
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