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    基于企業(yè)應(yīng)用的K-means算法的實(shí)現(xiàn)與改進(jìn)

    2021-08-18 08:48:43羅俊
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2021年18期
    關(guān)鍵詞:means算法聚類電子商務(wù)

    羅俊

    摘要:K-Means算法,也稱為K-均值,是數(shù)據(jù)挖掘研究中是一種最基本的算法,也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法。在電子商務(wù)、入侵檢測(cè)、CRM等領(lǐng)域有較多的應(yīng)用實(shí)例。它是一種cluster analysis的算法,其實(shí)現(xiàn)主要通過(guò)不斷循環(huán)迭代地選取離種子點(diǎn)最近均值的過(guò)程。本文結(jié)合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用闡述k-means的實(shí)現(xiàn)過(guò)程、具體的改進(jìn)思路以及應(yīng)用價(jià)值,聚類模型的建立對(duì)企業(yè)具有較強(qiáng)的實(shí)際意義。

    關(guān)鍵詞:電子商務(wù);聚類;算法改進(jìn);K-means算法

    中圖分類號(hào):TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2021)18-0029-03

    開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    當(dāng)今關(guān)于大數(shù)據(jù)、云的研究愈發(fā)深入,可是如何用好這些數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)背后隱藏的信息卻成為更具實(shí)際價(jià)值的工作,這也就是數(shù)據(jù)挖掘的概念。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱藏其中人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。其與數(shù)據(jù)分析最大的區(qū)別在于未知性,當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際價(jià)值已經(jīng)應(yīng)用社會(huì)的各行各業(yè),例如:百貨連鎖、電子商務(wù)、生產(chǎn)制造、金融等。

    本文從企業(yè)實(shí)際應(yīng)用出發(fā),結(jié)合企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)過(guò)程產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并結(jié)合k-means算法挖掘海量數(shù)據(jù)中可能潛在的分類規(guī)則與分布情況,并結(jié)合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用情況提出K-means算法的改進(jìn)思路,通過(guò)大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。從而更加快速有效地幫助企業(yè)分析顧客的消費(fèi)情況,建立聚類模型,從而優(yōu)化企業(yè)營(yíng)銷策略和顧客關(guān)系維護(hù)方案,一定程度上提高營(yíng)銷的針對(duì)性、有效性。

    1 基于k-means算法的聚類模型

    1.1 K-means算法概述

    K-means作為經(jīng)典的聚類算法, 它將各個(gè)聚類子集中的所有數(shù)據(jù)樣本的均值作為該聚類的代表點(diǎn),使用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)聚類性能,給定數(shù)據(jù)集X,假設(shè)X中包含K個(gè)聚類子集C1、C2、…、Ck,各聚類子集的樣本數(shù)為N1、N2、…、Nk,各聚類子集的中心點(diǎn)(均值)分別為M1、M2、…、Mk(Xi),則誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)公式如下:

    1.2算法偽代碼描述

    K-means的偽代碼描述如下:

    輸入:類的數(shù)目k和包含n個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)集。

    輸出:k個(gè)類,使平方誤差準(zhǔn)則最小。

    (1) Assign initial value for means;

    //任意分配到K個(gè)對(duì)象作為簇的平均值

    (2)Repeat;

    (3)For j=1 to n DO assign each Xj to the closest clusters;

    (4)For i=1 to K DO? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//更新簇平均值

    (5)Compare? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //計(jì)算準(zhǔn)則函數(shù)

    (6)Until E不再變化;

    1.3 算法優(yōu)化思路

    K-means算法有兩個(gè)明顯的缺點(diǎn),這兩點(diǎn)均與初始值相關(guān):

    其一是聚類的數(shù)量K需要事先設(shè)定,而通常情況下,我們是無(wú)法預(yù)知數(shù)據(jù)集應(yīng)該被分為多少類別;

    其二是初始隨機(jī)點(diǎn)的選擇,算法的開(kāi)銷和性能直接取決于隨機(jī)點(diǎn),不同的初始隨機(jī)點(diǎn)的選擇帶來(lái)的算法運(yùn)行結(jié)果也不盡相同。

    此外,從算法的執(zhí)行過(guò)程可以看出,需要不斷調(diào)整樣本分類,重復(fù)計(jì)算樣本數(shù)據(jù)與類中心的距離,在數(shù)據(jù)樣本集較大的情況下,算法的時(shí)間開(kāi)銷是需要引起注意的。

    K-means算法的時(shí)間復(fù)雜性:O(nkt),其中n=|S|,k為聚類的數(shù)量,t為迭代的次數(shù)。每次迭代均要計(jì)算S中的每個(gè)樣本同每個(gè)中心點(diǎn)的距離,然后將其歸類為最小距離的中心點(diǎn)。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用情況設(shè)定合適的K值,此外,對(duì)于簇中心初始值的設(shè)定,我們選擇首先將數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序操作,然后取四分位數(shù)進(jìn)行賦值,四分位數(shù)是將數(shù)列等分成四個(gè)部分的數(shù),一個(gè)數(shù)列有三個(gè)四分位數(shù),設(shè)下四分位數(shù)、中位數(shù)和上四分位數(shù)分別為Q1、Q2、Q3,則:Q1、Q2、Q3的位置可由下述公式確定:

    式中n表示資料的項(xiàng)數(shù),以減少t的值來(lái)縮短算法運(yùn)行時(shí)間。

    K-means改進(jìn)算法的偽代碼描述如下:

    (1)設(shè)定K=3;

    //結(jié)合實(shí)際應(yīng)用情況設(shè)定分類數(shù)

    (2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,取上四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)為簇中心初始值;

    (3)Repeat;

    (4)For j=1 to n DO assign each Xj to the closest clusters;

    (5)For i=1 to K DO? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//更新簇平均值

    (6)Compare? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //計(jì)算準(zhǔn)則函數(shù)

    (7)Until E不再變化;

    K-means算法改進(jìn)后的流程圖描述如下:

    2? 模型實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為某大型百貨商場(chǎng)2011、2012、2013三年內(nèi)的交易數(shù)據(jù),使用k-means算法對(duì)顧客會(huì)員證交易積分進(jìn)行分類,通過(guò)季度累計(jì)積分值的合理分類確定合適的營(yíng)銷手段。積分匯總值的實(shí)際情況分布復(fù)雜,對(duì)于商場(chǎng)的營(yíng)銷可定義以下三種類型:

    活躍型:消費(fèi)活動(dòng)頻繁,購(gòu)買欲強(qiáng),積分值高;

    穩(wěn)定型:消費(fèi)活動(dòng)不規(guī)律,有一定的購(gòu)買欲望,營(yíng)銷需要關(guān)注對(duì)象;

    停滯型:消費(fèi)活動(dòng)少,購(gòu)買欲望弱。

    由此可設(shè)置分類數(shù)K=3,季度積分累計(jì)匯總數(shù)據(jù)集的獲取主要經(jīng)過(guò)以下三個(gè)步驟:

    1)通過(guò)sql語(yǔ)句查詢數(shù)據(jù)庫(kù)獲取初始數(shù)據(jù)集,每張會(huì)員證的積分依據(jù)季度進(jìn)行匯總,卡號(hào)進(jìn)行分組。查詢語(yǔ)句如下:

    Select mbrid,

    (select sum(itg) from mbrsaldtl where mbrid=a.mbrid and trddtm between '201201000000' and '201204000000') as first,

    (select sum(itg) from mbrsaldtl where mbrid=a.mbrid and trddtm between '201204000000' and '201207000000') as second,

    (select sum(itg) from mbrsaldtl where mbrid=a.mbrid and trddtm between '201207000000' and '201210000000') as third,

    (select sum(itg) from mbrsaldtl where mbrid=a.mbrid and trddtm between '201210000000' and '201301000000') as last

    from mbrsaldtl a

    where trddtm like '2012%'

    group by mbrid

    order by mbrid;

    查詢結(jié)果數(shù)據(jù)截圖如下:

    2)將以上查詢結(jié)果導(dǎo)出為xls表格數(shù)據(jù),分布對(duì)如下兩種情況進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗:

    (1)季度積分值不全的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗(即連續(xù)三個(gè)月未發(fā)生任何交易),這部分?jǐn)?shù)據(jù)具有不穩(wěn)定性,對(duì)無(wú)交易積分值進(jìn)行補(bǔ)0處理,以免流失重要數(shù)據(jù);

    (2)積分?jǐn)?shù)值為負(fù)值的數(shù)據(jù)(即只進(jìn)行退貨,或者退貨返還積分值大于本季度交易獲得積分值),因?yàn)橥素浢總€(gè)月都可能發(fā)生,季度匯總最終的積分值可能是消費(fèi)交易產(chǎn)生的,也可能是沖抵部分退貨后凈得的,所以對(duì)于負(fù)值積分也進(jìn)行補(bǔ)0處理,如果要再進(jìn)行退貨原因等情況的分析則需要重新規(guī)劃數(shù)據(jù)組成;

    3)每張會(huì)員卡取一年四個(gè)季度積分匯總值作為一行數(shù)據(jù),最終保存為txt文本文件數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)項(xiàng)之間以“,”進(jìn)行分割,供算法程序運(yùn)行時(shí)讀取。這樣可以避免數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)連接及sql語(yǔ)句執(zhí)行等因素對(duì)算法執(zhí)行時(shí)間的影響。以下為最終數(shù)據(jù)集前20行的截圖:

    2.2 聚類模型建立

    通過(guò)在Eclipse中進(jìn)行txt文件數(shù)據(jù)集的讀取,然后運(yùn)行k-means算法的java實(shí)現(xiàn)程序,并將最終分類結(jié)果寫入cluster_result.txt文件中。輸出結(jié)果顯示算法運(yùn)行耗時(shí)為47ms。程序控制臺(tái)輸出結(jié)果截圖如下:

    此外,還可以通過(guò)程序進(jìn)行算法運(yùn)行結(jié)果的圖像輸出顯示,從而更加直觀地顯示數(shù)據(jù)聚類的分布情況,程序圖形輸出結(jié)果截圖如下:

    2.3 改進(jìn)算法對(duì)比

    通過(guò)對(duì)初始種子點(diǎn)值的設(shè)置,有效地減少了迭代的次數(shù),算法運(yùn)行耗時(shí)為16ms,由此可見(jiàn)初始種子點(diǎn)的值對(duì)算法的影響是至關(guān)重要的,后輸出截圖如下:

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文結(jié)合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用對(duì)k-means算法應(yīng)用提出一種改進(jìn)思路,并用企業(yè)實(shí)際銷售產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明優(yōu)化是切實(shí)有效的。并通過(guò)建立聚類模型,劃分會(huì)員證類型,從而開(kāi)展有針對(duì)性的營(yíng)銷,一定程度上增強(qiáng)了企業(yè)的營(yíng)銷的針對(duì)性,如果再進(jìn)行深層次的挖掘,則可以依據(jù)商場(chǎng)的商品大類對(duì)會(huì)員證的消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行細(xì)分,例如:百貨、服裝、鞋帽、家電、超市等,而對(duì)于某一具體的商品大類又可細(xì)分為幾個(gè)小類,例如服裝,可劃分為男裝、女裝、運(yùn)動(dòng)裝等,這樣在季節(jié)新品的宣城方面就可以進(jìn)行更加有針對(duì)性的宣傳與推廣,這樣對(duì)于提高商場(chǎng)的銷售業(yè)績(jī)無(wú)疑是有重大意義的。

    k-means算法的改進(jìn)有很多方面,例如中心點(diǎn)調(diào)整及重復(fù)的距離計(jì)算、確定收斂性的規(guī)則等,結(jié)合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用,從某個(gè)方面著手能夠有效提高算法的實(shí)用性。后續(xù)可能還會(huì)開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)安全、電子商務(wù)、CRM等方面的深入研究,以期建立更多具有實(shí)際指導(dǎo)意義的應(yīng)用模型及相關(guān)算法的改進(jìn)思路。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Jiawei Han,Micheline Kamber,Jian Pei.范明,孟小峰譯.數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù) concepts and techniques[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2012.

    [2] 韓家煒,孟小峰,王靜,等.Web挖掘研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2001,38(4):405-414.

    [3] Bing Liu.俞勇,薛貴榮,韓定一譯.Web數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

    [4] 周煒奔,石躍祥.基于密度的K-means聚類中心選取的優(yōu)化算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(5):1726-1728.

    [5] 賴玉霞,劉建平.K-means算法的初始聚類中心的優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008,44(10):147-149.

    【通聯(lián)編輯:李雅琪】

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