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基于熵值赋权的粒子群聚类方法研究 被引量:1

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摘要 本文通过获取和处理电商服装产品运营数据,提出基于熵值赋权的粒子群聚类方法对服装产品销售平台的支付转化率、访客数、详情页跳出率、平均停留时长、访客平均价值、客单价进行聚类,对比KMeans聚类和传统粒子群聚类算法的聚类结果,结果表明基于熵值赋权的粒子群聚类算法的平均聚类轮廓系数最大,即其聚类效果较其他两种算法更好。最后以聚成3类为例,对聚类结果进行运营管理分析,结果表明该算法可以处理庞大的电子商务数据信息,为电商企业的日常运营管理提供决策依据。
出处 《电子技术与软件工程》 2021年第1期198-201,共4页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金 广东省大学生创新训练项目(S202013720008)。
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