[发明专利]基于量子蛙跳算法的用户聚类方法及装置有效
| 申请号： | 201611066354.1 | 申请日： | 2016-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN106557787B | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 成晨;程新洲;袁明强;晁昆;陈崴嵬;宋春涛;叶海纳;周诗雨;张涛 | 申请（专利权）人： | 中国联合网络通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于量子蛙跳算法的聚类方法、装置及量子蛙算法，涉及计算机领域，解决现有量子蛙跳算法易于陷入局部最优解与收敛精度不足的问题。具体方案为：获取m个量子青蛙族群，每个量子青蛙族群由n个量子青蛙组成，根据m个量子青蛙族群中每个量子青蛙的适应度值确定全局最优量子青蛙位置和每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置，利用上述确定的量子青蛙位置与族群内的本次迭代次数对应的随机数，对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，重复上述步骤，重新对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，直到达到族群内的预定最大迭代次数，完成族群内更新，并向全局最优量子青蛙位置进行收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量子 蛙跳 算法 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于量子蛙跳算法的用户聚类方法，其特征在于，包括：获取用户的用户参数；所述用户的用户参数包括至少一个用户的属性信息；所述属性信息包括用户基本信息、用户行为信息以及用户所使用终端的设备信息；根据所述用户的用户参数生成p个量子青蛙，每个量子青蛙包括k个聚类中心，p大于等于2；步骤1：将所述p个量子青蛙进行分组，以得到m个量子青蛙族群，每个量子青蛙族群是由n个量子青蛙组成；步骤2：根据所述m个量子青蛙族群中每个量子青蛙的适应度值，确定全局最优量子青蛙位置和每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置；步骤3：根据所述全局最优量子青蛙位置、所述每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置以及族群内的本次迭代对应的随机数，对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新；步骤4：重复上述步骤1～3，重新对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，直到达到族群内的预定最大迭代次数，完成族群内的更新，并向全局最优量子青蛙位置进行收敛；根据所述全局最优量子青蛙中的k个聚类中心对所述用户进行聚类，得到k个簇。
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