改进K-means算法实现移动通信行为特征分析

K-means算法被广泛用于客户细分聚类应用研究,客户细分对移动通信行业具有重要的商业价值.但变量的量纲、维度、聚类数、初始聚点等参数的计算是影响K-means算法聚类应用效果的重要因子.在基于K-means算法移动通信行为特征分析系统的实现过程中,分别从特征维度选择、变量量纲统一、聚类数K值与初始聚点的确定等四个方面改进算法的上述影响参数的计算方法,并利用经验加权的方式使算法与主观经验结合.研究结果表明改进K-means算法对移动通信特征分析客户聚类有效.     

基于RIA架构的企业级即时通讯系统

企业级即时通讯(Enterprise Instant Messaging简称EIM)技术是近来人们普遍研究的热点问题,通过对企业级即时通讯的C/S架构、B/S架构、基于富因特网(Rich Internct Application简称RIA)架构等实现技术的比较分析,认为基于RIA架构的企业级即时通讯具有较大的优势.给出...     

智能移动终端混合定位数据采集实现

定位数据采集在位置服务中具有重要的地位,目前智能移动终端定位方式主要有自主GPS定位和移动网络GPRS辅助定位两种方式,这两种方式各有优缺点。本文设计一种结合两种方式优点的智能移动终端定位数据采集方法,能够有效地将两种数据融合。实践表明该方法具有技术优势和市场前景。