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J-GLOBAL ID：201802277144693450   整理番号：18A0221320

ハイブリッド属性データのためのクラスタ化アルゴリズムと顧客分割におけるそれらの応用についての応用について述べたものを,本論文において提示した。【JST・京大機械翻訳】

An improved clustering algorithm for mixed attribute data and its application in customer segmentation

著者 (2件)： Zhao Junjie (安徽財経大学工商管理学院,安徽蚌埠,233030) ,  Wang Ping (復旦大学管理学院,上海,200433)
資料名： Nanchang Daxue Xuebao (Gongke Ban)  (Nanchang Daxue Xuebao (Gongke Ban))
巻： 39  号： 3  ページ： 284-288  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3595A  ISSN： 1006-0456  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： K-prototypesアルゴリズムは対称対称データ,順序データおよび区間データを扱うのに適しており,ユーザの興味などの非対称データの間の類似性計算に対して,対称性公称データ間の計算法を採用すると,誤差が大きくなる。さらに,設定した分類属性の重み調整係数は容易には決定できない。多くの属性データの特性を考慮して,K-prototypesアルゴリズムを改良して,属性重み係数を計算するための単純な属性重み係数を提案して,それは,それぞれの属性の重みを計算して,さらに微調整係数によってさらに調整した。同時に,アルゴリズムを拡張し,非対称公称データをより良く処理し,クラスタリング効果を向上させることができた。最後に,実際の顧客の細分化応用におけるその有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非対称性 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  類似性 ,  対称性
準シソーラス用語： 細分化 ,  微調整 ,  重み係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： mixed attribute ,  K-prototypes algorithm ,  customer segmentation ,  asymmetric nominal properties ,  user interest

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 属性データ ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  顧客分割 ,  応用 ,  論文