模糊聚类改进的蚁群算法在C2C平台顾客满意度分类中的应用研究

发布时间：2018-07-04 13:17

  本文选题：顾客满意度 + 蚁群算法　； 参考：《山西农经》2016年16期

【摘要】：C2C电子商务平台因其客户量大、影响参数复杂,导致对客户满意度分析很难用传统统计学的方式进行。本文分析了影响客户满意度的重要因素,指出其中客户主观因素对满意度结果造成影响的几个要素,针对这些要素,使用蚁群算法对其进行聚类。在实际应用中,为解决蚁群算法期望值不稳定的情况,引入了模糊算法对蚁群路径选择期望值β做了调整。
[Abstract]:Because of its large number of customers and complex influence parameters, C2C e-commerce platform is difficult to analyze customer satisfaction by traditional statistical method. This paper analyzes the important factors influencing customer satisfaction, and points out that the subjective factors of customer affect the result of satisfaction. In view of these factors, ant colony algorithm is used to cluster them. In order to solve the problem that the expected value of ant colony algorithm is unstable, fuzzy algorithm is introduced to adjust the expected value of ant colony path selection.
【作者单位】： 阳光学院计算机工程系;
【分类号】：F274;TP18

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本文编号：2096197