[发明专利]一种基于聚类和余弦相似度的物流推荐方法在审
申请号: | 201710041664.6 | 申请日: | 2017-01-20 |
公开(公告)号: | CN106886872A | 公开(公告)日: | 2017-06-23 |
发明(设计)人: | 朱全银;赵阳;胡荣林;李翔;肖绍章;瞿学新;于柿民;潘舒新 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06K9/62 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 梁耀文 |
地址: | 223005 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 余弦 相似 物流 推荐 方法 | ||
技术领域
本发明属于聚类方法和推荐方法技术领域,特别涉及一种基于聚类和余弦相似度的物流推荐方法。
背景技术
物流推荐方法对物流领域货物的运输效率的提高有重要的作用和意义,传统的物流只是提供简单的位移,现代物流则提供增值服务,人工的挑选货物或货车已经不能满足物流领域的需求。近年来针对不同的推荐系统的需求,研究者提出了相应的个性化推荐方案,如基于内容推荐,协同过滤,关联规则,效用推荐,组合推荐等。
朱全银等人已有的研究基础包括:朱全银,潘禄,刘文儒,等.Web科技新闻分类抽取算法[J].淮阴工学院学报,2015,24(5):18-24;李翔,朱全银.联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐[J].计算机科学与探索,2014,8(6):751-759;Quanyin Zhu,Sunqun Cao.A Novel Classifier-independent Feature Selection Algorithm for Imbalanced Datasets.2009,p:77-82;Quanyin Zhu,Yunyang Yan,Jin Ding,Jin Qian.The Case Study for Price Extracting of Mobile Phone Sell Online.2011,p:282-285;Quanyin Zhu,Suqun Cao,Pei Zhou,Yunyang Yan,Hong Zhou.Integrated Price Forecast based on Dichotomy Backfilling and Disturbance Factor Algorithm.International Review on Computers and Software,2011,Vol.6(6):1089-1093;朱全银等人申请、公开与授权的相关专利:朱全银,胡蓉静,何苏群,周培等.一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法.中国专利:ZL 2011 1 0423015.5,2015.07.01;朱全银,曹苏群,严云洋,胡蓉静等,一种基于二分数据修补与扰乱因子的商品价格预测方法.中国专利:ZL 2011 1 0422274.6,2013.01.02;朱全银,尹永华,严云洋,曹苏群等,一种基于神经网络的多品种商品价格预测的数据预处理方法.中国专利:ZL 2012 1 0325368.6;李翔,朱全银,胡荣林,周泓.一种基于谱聚类的冷链物流配载智能推荐方法.中国专利公开号:CN105654267A,2016.06.08;曹苏群,朱全银,左晓明,高尚兵等人,一种用于模式分类的特征选择方法.中国专利公开号:CN 103425994 A,2013.12.04;朱全银,严云洋,李翔,张永军等人,一种用于文本分类和图像深度挖掘的科技情报获取与推送方法.中国专利公开号:CN 104035997 A,2014.09.10;朱全银,辛诚,李翔,许康等人,一种基于K means和LDA双向验证的网络行为习惯聚类方法.中国专利公开号:CN 106202480 A,2016.12.07。
AP聚类方法:
Affinity Propagation聚类简称AP,是一种在2007年发表在Science上的新的聚类方法。
AP方法的基本思想是将全部样本看作网络的节点,然后通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心。聚类过程中,共有两种消息在各节点间传递,分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)。AP方法通过迭代过程不断更新每一个点的吸引度和归属度值,直到产生m个高质量的样本,同时将其余的数据点分配到相应的聚类中。
SDbw聚类效果衡量方法:
SDbw是一种基于密度的指标,它通过对比类内的紧密度和类间的密度来评估聚类的有效性,当该指标达到最小时的聚类是最优聚类,而且聚类结果与方法无关。
K-means聚类方法:
K-means聚类方法是硬聚类方法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。该方法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
余弦相似度:
余弦相似度,又称为余弦相似性。通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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