【摘 要】
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提出一种基于聚类分析的中文客户地址自动分组方法.该方法考虑了客户地址的噪声数据,首先利用标准中国邮政编码数据中的邮政编码、省份与城市等信息来判断客户地址的有效性,
【机 构】
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湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室; 中南大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272063,61073104,61073186)资助;教育部新世纪人才项目(NCET-10-0140)资助;湖南省杰出青年基金项目(11JJ1011)资助;湖南省科技计划项目(2011GK3157,2011FJ3133)资助;湖南省教育厅项目(09K085,12C0119)资助
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提出一种基于聚类分析的中文客户地址自动分组方法.该方法考虑了客户地址的噪声数据,首先利用标准中国邮政编码数据中的邮政编码、省份与城市等信息来判断客户地址的有效性,然后通过字符串匹配反馈学习的方法对有效客户地址进行中文分词,将分词结果利用向量空间模型进行表示后再基于改进的混合K均值微粒群聚类方法将地址聚类,通过结合模拟退火算法来避免搜索陷入局部极小,最终根据最优微粒确定的聚类中心产生地址分组.采用真实地址数据进行对比实验的结果验证了该方法的有效性.
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