摘要：针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L2归一化.实验结果表明,EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.

摘要：针对企业在客户营销中如何根据客户价值进行客户细分的问题,提出了一套客户价值评价体系。该体系首先确定了客户价值评价模型及如何运用层次分析法确定其影响因子的权重。在实现阶段阐述了利用规范属性值方式实现数据预处理及聚类分析实现客户细分。该体系在整体上具有科学性,可操作性强等特点。

摘要：从大量事务记录中发现有意义的关联规则,可以帮助做出许多商务决策,如分类设计、交叉购物,从而提高销售额度和利润.一种基于链表族数据结构的关联规则挖掘的改进方法,性能明显优于Apriori算法.由于该方法只需访问数据库一次,对于挖掘海量数据其性能尤为明显.

摘要：从大量事务记录中发现有意义的关联规则,可以帮助做出许多商务决策,如分类设计、交叉购物,从而提高销售额和利润。本文提出了一种基于链表族数据结构的关联规则挖掘的改进方法,性能明显优于Apriori算法。由于该方法只需访问数据库一次,对于挖掘海量数据其性能尤为明显。