在电子商务中的个性化数据的K均值聚类算法

在电子商务中的个性化数据的K均值聚类算法(中文5000字，英文PDF)
摘要
这篇文章描叙了K均值聚类算法，分段k均值聚类算法的组合具有广为人知的空间数据结构，即范围树，允许快速范围搜索。它为了发展提供实时解决方案，因为它允许消费者沿着多个维度的偏好，搜索产品信息，然后为了增强他的购买决策而回收的产品生成数据集群。本文还讨论了在网上购物环境的发展和消费者决策辅助中的传统和移动电子商务应用的这种方法其含义和优在过去的几年中，我们见证了许多组织的巨大增长，他们开发了复杂的交互式Web环境，以适应消费者的在线购物体验。购物者希望根据自己的个人需求，在电子购物环境中定义自己的偏好和定制购买信息。在大多数情况下，值得注意的是，他们评估了所有可用的替代方案，并且通常遵循两步模型来实现其采购流程。在第一步中，他们通过从广泛的领域中进行选择来确定可用替代方案的子集。