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1.
电子商城作为用户经常性访问的场所,这对用户实时分类进而完成商品购买预测准确性提供了必要的数据基础,本文基于支持向量机技术,对基于登录用户实时分类,进而完成商品个性化推荐的预测过程进行了详细设计,以减少客户搜索商品的时间,提升网站的销售额。  相似文献   
2.
针对在物流布局配置过程中,为快速寻求到满足客户需求的最佳布局,提出了一种基于可拓聚类方法的整体布局配置设计方法。应用可拓聚类方法对经验布局知识库条件集进行有效聚类划分,解决整体布局设计中的矛盾问题。最后实例验证了这种方法的可行性。  相似文献   
3.
基于可拓逻辑的产品族可配置规划研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为更好地处理产品族可配置规划大量带有矛盾前提的知识,通过顾客需求获取、可拓变换和可拓聚类等方法来解决配置需求动态增加、配置阈值确定和冲突消解等三个问题,提出了基于可拓逻辑的产品族可配置规划模型.首先通过共轭分析法得到需求基元,建立需求与产品族结构特征之间的映射关系,利用町拓规则推理,从定性角度得到能够满足顾客需求的一系列产品.然后在需求基元图中,应用变换矩阵对需求基元加以变换,由顾客根据变换结果再次输出需求基元,与最初需求基元计算相容度,利用改进的遗传算法动态取得配置阈值来判断变换的可行性.最后,利用可拓聚类和聚类图理论实现产品族内部的稳定模块和可变模块的划分.该方法已应用于冰箱原型系统设计.  相似文献   
4.
高效用序列模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要内容, 在生物信息学、消费行为分析等方面具有重要的应用.与传统基于频繁项模式挖掘方法不同, 高效用序列模式挖掘不仅考虑项集的内外效用, 更突出项集的时间序列含义, 计算复杂度较高.尽管已经有一定数量的算法被提出应用于解决该类问题, 挖掘算法的时空效率依然成为该领域的主要研究热点问题.鉴于此, 本文提出一个基于模式增长的高效用序列模式挖掘算法HUSP-FP.依据高效用序列项集必须满足事务效用闭包属性要求, 算法首先在去除无用项后建立全局树, 进而采用模式增长方法从全局树上获取全部高效用序列模式, 避免产生候选项集. 在实验环节与目前效率较好的HUSP-Miner、USPAN、HUS-Span三类算法进行了时空计算对比, 实验结果表明本文给出算法在较小阈值下仍能有效挖掘到相关序列模式, 并且在计算时间和空间使用效率两方面取得了较大的提高.  相似文献   
5.
通过提取社会对于慈善组织信息公开和监督的需求,提出一种基于大数据分析的公益组织慈善信息开发与利用研究方法。给出慈善信息公众需求属性,构建公益组织慈善信息大数据采集机制,通过分布式系统技术特点,建立慈善信息大数据开发与利用框架,确立慈善大数据开发和利用的目标、流程和体系方案。基于社会需求,解析慈善数据开发与利用过程中的现实矛盾问题和挑战,寻找解决问题的对策,提高慈善大数据的有效应用。  相似文献   
6.
提出一种基于可拓逻辑的产品配置设计方法.该方法从顾客定制要求出发,通过分析产品需求和功能的可拓集合,建立满足产品功能的可拓配置设计规则、约束条件、关联函数以及与之对应的产品结构模型,从而确定配置设计的核问题.建立可拓配置设计流程,通过设计变换实现个性化产品功能之间冲突的消解,输出初始设计方案.最后将该方法应用于电动工具个性化配置设计,应用实例表明:该设计方法不仅能快速满足定制设计的个性化要求,而且能为计算机参与解决配置设计矛盾问题提供一种可行的途径.  相似文献   
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