原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对消费者对商品的偏好存在时序变化特征,而传统关联规则方法未考虑时间因素的影响,且对海量数据集进行关联挖掘时存在效率低下的问题,提出了基于艾宾浩斯遗忘曲线的模糊关联规则算法.该方法通过FCM聚类算法对商品进行聚类,并用艾宾浩斯遗忘曲线来修正聚类的距离度量方法,从而得到商品类及各类的代表点商品;然后将各代表点商品作为属性,消费记录小票作为样本,利用模糊关联规则算法得到代表点商品间的规则;最后将某大型超市一个月的销售记录作为关联规则的事务数据来挖掘潜在规律,结果显示所提算法先对商品模糊关联分析,与传统直接对商品进行关联分析相比,该算法可以显著提高关联挖掘的效率和规则的正确率.
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文献信息
篇名 基于艾宾浩斯遗忘曲线的零售商品模糊关联分析
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 艾宾浩斯遗忘曲线 聚类分析 关联规则 模糊关联规则
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 462-465
页数 4页 分类号 TP391|C931.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.02.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈燕 大连海事大学交通运输管理学院 166 1835 23.0 33.0
2 李桃迎 大连海事大学交通运输管理学院 37 528 11.0 22.0
3 张鑫 大连海事大学交通运输管理学院 10 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
艾宾浩斯遗忘曲线
聚类分析
关联规则
模糊关联规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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