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[1]黄红涛,徐婷.基于SOM聚类的用户信息数据自动挖掘算法研究[J].自动化与仪器仪表,2022,No.273(07):26-30.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.07.026.
作者：黄红涛 ,徐婷
(1. 华中师范大学信息化办公室2. 华中师范大学图书馆 )
摘 要 :大数据时代使得每个行业的用户信息数据急剧增加 ,数据量级呈现海量级别 ,在海量数据中挖掘有效的 用户信息数据成为限制行业发展的阻碍之一 ,相关研究受到了 大众的重点关注 。基于爬虫技术获取用户信息数据 , 统一 用户信息数据格式 ,应用模糊算法匹配用户信息数据 ,清除冗余数据 ,搭建 SOM神经网络拓扑结构 ,确定数据聚 类类别数目 ,通过 SOM 聚类算法处理用户信息数据 ,以上述聚类结果为依据 ,采用 ATPRK 方法推测数据需求尺度 , 对数据进行再次聚类 ,实现了用户信息数据的自动挖掘 。实验数据显示 :应用提出算法获得的用户信息数据自动挖 掘耗时更短 ,用户信息数据聚类熵数值更小 ,充分证实了提出算法应用性能更佳。
关键词 :SOM 聚类;用户;数据挖掘;信息数据;并行计算;大数据
（来源： 自动化与仪器仪表 2022年第7期）
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