基于灰关联的C2C商品可购买度评价模型

网上购物越来越成为大众的消费方式,其中C2C经营模式下会出现同种商品在不同店铺进行销售的情况,用户很难根据繁杂的数据得到商品的实际信息,这可以通过对不同店铺的同种商品在多种指标下进行综合评价来解决。研究了在C2C模式下根据店铺评价和商品信息对商品可购买度作出评价,鉴于综合评价是一个受多因素影响的评价,因此采用灰色关联分析法来评价商品的可购买度。所提出的针对可够买度的评价模型及其算法具有实用价值。     

新的混合小生境鱼群聚类算法

针对K-Means算法对于初始k值较敏感和容易过早收敛的问题,提出基于人工鱼群机制的K-Means聚类算法(NAFS)。首先,利用先验知识随机产生待求解问题的若干个聚类中心,组成一个鱼群环境;其次,利用鱼群个体的协作、竞争机制寻找满意的结果。鉴于人工鱼群算法后期容易陷入局部最优,根据鱼群聚集度引入小生境算法,改善种群的多样性,提高了算法的求解精度。在KDDCUP99数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的聚类精度,适用于高维数据的聚类问题。