CLIQUE算法改進及其在電子商務企業(yè)中的應用與研究.pdf

1、在電子商務蓬勃發(fā)展的今天，電子商務企業(yè)顯示了其優(yōu)越性和旺盛的生命力.網(wǎng)上購物，在線交易，網(wǎng)上中介等等，無一不在改變我們的生活.隨著電子商務企業(yè)間競爭的加劇，在其運營過程中，通過對其客戶的注冊和交易信息進行分析，從而預測客戶行為，發(fā)現(xiàn)重點客戶，制定企業(yè)的決策計劃，對提高企業(yè)的競爭力，顯得尤為重要. 作為統(tǒng)計學的一個分支，聚類分析是在無先驗知識無指導下把數(shù)據(jù)劃分為有意義或有用的簇，是數(shù)據(jù)挖掘中的一種技術.通過合適聚類算法的選取，進行

2、數(shù)據(jù)分析，發(fā)掘潛藏有價值的信息，聚類分析是企業(yè)在其數(shù)據(jù)處理中強有力的工具. CLIQUE作為一種基于網(wǎng)格的算法，可以對高維數(shù)據(jù)進行全面聚類和子空間聚類，并且有著良好的可伸縮性和數(shù)據(jù)處理能力，比較適合電子商務客戶的聚類劃分.但是由于它只是進行了一種硬性的網(wǎng)格劃分，增加了時間復雜度，本文通過比較，在CLIQUE算法的基礎上提出了一種基于最優(yōu)區(qū)間分割和數(shù)據(jù)集劃分的聚類算法，并使用仿真數(shù)據(jù)加以驗證，結果表明，改進算法對大規(guī)模數(shù)據(jù)集有著很