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微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。

对传统的K-平均算法作了简单的介绍和讨论，提出了一种具有单纯型法思想的K-中心点轮换法。分别对比了K-均值算法与K-中心点轮换算法的时间复杂度，针对K-中心点轮换算法的时间复杂度提出了一种基于抽样原理的改进算法，并对K-中心点轮换算法聚类数目的选择进行了各种改进方法的探索。同时，基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。

含代码，处理过数据文件，结果文件整理，以及详细报告近一万字。 这是我的期末大报告，完全是自己写的，可以按需下载。其中关于实现的过程描述方法详实，步骤详细，形式多样。数据来自Kaggle。 含有1. 绪论，2. 相关理论与技术，3. FP-growth算法关联规则分析算法，4. 结论5. 课程体会。 这次我的选题便是从关联规则视角出发，以使公司能够最大化下一次营销活动的利润为立足点，建立了基于FP-Growth的营销策略关联规则分析算法，并从宏观角度提出将营销活动与客户的个人特征与选择相结合的最大化下一次营销活动的利润营销策略。

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针对人工鱼的特点，提出了一种新的聚类分析算法———人工鱼群聚类分析算法。该算法是一种基于网格和密度的聚类分析算法，它能够自动获得簇类数K，能对任意形状的数据库进行聚类，具有较好的并行性，通过网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。它克服了K均值算法要指定簇数K的困难和对球状数据库效果好的缺憾。