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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

K-Means Algorithm to Identify \(k_1\)-Most Demanding Products

verfasst von : Ritesh Kumar, Partha Sarathi Bishnu, Vandana Bhattacherjee

Erschienen in: Pattern Recognition and Machine Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper attempts to identify \(k_1\)-most demanding products using K-Means clustering algorithm. A comparison of proposed algorithm with existing algorithms has been made. The experiments performed on synthetic and real datasets showed the effectiveness of our proposed algorithm.

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Literatur
1.
Lin, C.Y., Koh, J.L., Chen, A.L.P.: Determining \(k\)-most demanding products with maximum expected number of total customers. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 25(8), 1732–1747 (2013)CrossRef
2.
Mankiw, N.G.: Principle of Economics, 5th edn. South Western College Publication, New York (2008)
3.
Islam, M.S., Liu, C.: Know your customer: computing k-Most promising products for targeted marketing. VLDB J. 25(4), 545–570 (2016)CrossRef
4.
Koh, J.L., Lin, C.Y., Chen, A.L.P.: Finding k most favorite products based on reverse top-t queries. VLDB J. 23(4), 541–564 (2014)CrossRef
5.
Zhang, Z., Lakshmanan, L.V.S., Tung, K.H.: On domination game analysis for microeconomic data mining. ACM Trans. Knowl. Discov. Data (TKDD) 2(4), 18–44 (2009)
6.
Miah, M., Das, G., Hristidis, V., Mannila, H.: Determining attributes to maximize visibility of objects. Knowledge-Based Systems, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 21(7), 959–973 (2009)
7.
Peng, Y., Wong, R.C., Wan, Q.: Finding top-k preferable products. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 24(10), 1774–1788 (2012)CrossRef
8.
Wan, Q., Wong, R.C., Peng., Y.: Finding top-k profitable products. In: ICDE, pp. 1055–1066 (2011)
9.
MacQuuen, J.B.: Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proc. 5th Berkeley Symp. Math. Stat. Probab. 1, 281–297 (1967). University of California Press, Berkeley
10.
Han, J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, New York (2000)MATH
Metadaten
Titel
K-Means Algorithm to Identify -Most Demanding Products
verfasst von
Ritesh Kumar
Partha Sarathi Bishnu
Vandana Bhattacherjee
Copyright-Jahr
2017
Buch
Pattern Recognition and Machine Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-69899-1

Electronic ISBN: 978-3-319-69900-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-69900-4_57