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微粒群并行聚类在客户细分中的应用


□ 王华秋 廖晓峰

  收稿日期:2007-11-22;修回日期:2008-01-07

  基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(cstc2007bb2406)

  作者简介:王华秋(1975-),男,重庆人,副教授,博士后,主要研究方向为数据挖掘([email protected]);廖晓峰,男,四川人,教授,博导,主要研究方向为计算智能.*

  (1 重庆大学 计算机学院,重庆400030;2重庆工学院 计算机学院,重庆 400050)

  摘 要:提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法,采用了任务分布方案和部分异步并行通信,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结合了并行微粒群算法的快速寻优能力和自适应参数动态优化特性,保持了群体多样性从而避免了种群退化。最后将该算法应用于电信客户细分中。实验证明,该算法在并行机群上具有了较好的准确性、加速性和可扩展性。

  关键词:并行聚类;自适应;微粒群优化;电信客户细分

  中图分类号:tp18

  文献标志码:a

  文章编号:1001-3695(2008)10-2987-04

  customer segmentation application of pso parallel cluster

  wang hua-qiu1,2, liao xiao-feng1

  (1. college of computer, chongqing university, chongqing 400030, china;2. college of computer, chongqing institute of technology, chongqing 400050, china)

  abstract:the paper presented the parallel cluster algorithm of adaptive particle swarm optimization, which adopted task parallelization and partial asynchronous communication to decrease the computing time. the proposed algorithm combined the fast search optimum ability of parallel particle swarm optimization with parameters dynamical optimization property of adaptive. it could maintain the individual diversity and restrain the degenerate phenomenon. finally, the presented algorithm was used to analyze the telecom customer segmentation. the experiments indicate the presented algorithm on the cluster maintains pre-ferable accuracy, the speed-up and scaled-up.

......
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