图书借阅数据中GN与AP聚类算法的比较分析及其顾客行为影响

本文主要探讨了在顾客行为分析领域中两种关键聚类算法——GN聚类和AP聚类的应用比较。GN聚类算法关注的是网络社区的划分，其设计思想着重于理解群体间的连接和交互，它能揭示出顾客群体的宏观结构特征。这种算法可能基于顾客的借阅频率、兴趣相似性或者社交关系等指标来构建网络社区。 AP聚类算法则属于模式识别领域的技术，它更侧重于发现数据中的模式和规律，尤其是顾客需求的分布特性。在图书借阅数据的应用中，AP算法可能会根据读者的阅读偏好、热门书籍类型或借阅时间等个体行为特征进行聚类。 作者李林利用实际的图书借阅记录数据集，对比了这两种算法的效果。研究结果显示，GN聚类算法的结果与顾客的总体特性关联性较强，提供了关于顾客群体的大致分类，而AP算法则深入揭示了更细致的需求分布情况。这表明不同的聚类算法可以从不同的角度提供有价值的信息，有助于更全面地理解顾客行为。 文章还讨论了算法设计原则如何影响实验结果，包括选择合适的度量距离、设定聚类数量以及调整算法参数等，这些都是优化聚类性能的关键因素。这项研究对于改进聚类算法设计、提升顾客行为分析的精度以及数据挖掘领域的实践具有重要的参考价值。 通过比较GN聚类和AP聚类在顾客行为分析中的应用，本文不仅为学术界提供了实证案例，也为业界在选择合适的聚类方法处理客户数据时提供了决策依据。未来的研究可以进一步探索如何结合两种算法的优势，开发出更为精确和全面的顾客行为分析模型。