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陈明志 (陈明志.) [1] | 陈健 (陈健.) [2] | 许春耀 (许春耀.) [3] | 余轮 (余轮.) [4] | 林柏钢 (林柏钢.) [5]

Indexed by:

CQVIP PKU

Abstract:

为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法(MOPSO-based FCM,MPF)。MPF算法结合了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)与模糊C-均值算法(fuzzy C-means,FCM)的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、噪声数据敏感与容易陷入局部最优等。为了改善聚类效果,在PSO中设计一个基于双目标(最小化类内距离与最大化类间距离)的粒子适应度函数。最后用标准数据集与模拟数据集分别对MPF算法进行性能测试,实验结果表明:本算法在聚类精度方面表现良好。

Keyword:

多目标粒子群优化 模糊C均值 用户访问模式聚类 网络虚拟环境

Community:

  • [ 1 ] 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
  • [ 2 ] 网络系统信息安全福建省高校重点实验室,福建福州350108
  • [ 3 ] 物理与信息工程学院,福建福州350108

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Source :

山东大学学报:工学版

ISSN: 1672-3961

Year: 2011

Issue: 6

Volume: 41

Page: 43-49

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30 Days PV: 4

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