利用销售数据的商品影响关系挖掘研究

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利用销售数据的商品影响关系挖掘研究

王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖

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王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖. 利用销售数据的商品影响关系挖掘研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1282-1285.

引用本文:

王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖. 利用销售数据的商品影响关系挖掘研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1282-1285.

WANG Jin-long, XU Cong-fu, XU Jiao-fen, LUO Guo-jing. Study of Influence Correlation Mining among Commodities Based on Sale Data[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1282-1285.

Citation:

WANG Jin-long, XU Cong-fu, XU Jiao-fen, LUO Guo-jing. Study of Influence Correlation Mining among Commodities Based on Sale Data[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1282-1285.

利用销售数据的商品影响关系挖掘研究

1.
青岛理工大学计算机工程学院山东青岛 266033;
2.
浙江大学计算机科学与技术学院杭州 310027

基金项目:

国家自然科学基金(60402010);浙江省自然科学基金(Y105250)

作者简介:
王金龙(1979-),男,博士,主要从事数据挖掘和商务智能方面的研究.

中图分类号: TP311.13

Study of Influence Correlation Mining among Commodities Based on Sale Data

1.
School of Computer Engineering,Qingdao Technological University Qingdao Shandong 266033;
2.
College of Computer Science and Technology,Zhejiang University Hangzhou 310027

摘要: 数据挖掘技术作为一种有效的决策工具正为企业做出科学决策提供依据。该文针对关联规则挖掘商品间相关性的不足,提出了一种新的计算方法利用销售商的商品销售数据挖掘商品之间的相关性及影响关系。该方法根据商品销售数据的变化得到所有商品销售数据的时间序列,然后计算测量序列的相似度,从而确定商品间影响关系。实验证明了该方法的有效性,同时得到了一些有价值的结果,可用于指导具体商业实践。
- 商品关系 /
- 数据挖掘 /
- 分段线性化 /
- 时间序列
Abstract: Data mining can help business enterprise get valuable information from continual accumulated and updated data sources. This paper uses seller's commodity sale database to investigate the correlations among commodities. Especially, aiming to the shortage of association rule algorithm in mining the correlation among commodities, this paper proposes a new algorithm. Based on daily sale data record of commodities, we obtain their sale data time series according to the change of commodities' sales, then compare these time series, measure their distance, and finally get correlations of commodities. Some experiments on real data sets validate the effectiveness of our proposed method. And we obtain some valuable results, which can guide the business application.
- commodities correlation /
- data mining /
- piece-wise segmentation /
- time series

[1]	杨骏, 敬思远, 钟勇. 面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(6): 887-896. doi: 10.12178/1001-0548.2022278
[2]	李海林, 张丽萍. 时间序列数据挖掘中的聚类研究综述 . 电子科技大学学报, 2022, 51(3): 416-424. doi: 10.12178/1001-0548.2022055
[3]	李海林, 贾瑞颖, 谭观音. 基于K-Shape的时间序列模糊分类方法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(6): 899-906. doi: 10.12178/1001-0548.2020380
[4]	聂敏, 张杨, 邓辉, 王伟, 夏虎, 周涛. 利用基本信息和行为数据发现高校贫困学生 . 电子科技大学学报, 2020, 49(5): 795-800. doi: 10.12178/1001-0548.2020139
[5]	刘宿城, 吴亚伟, 李中鹏, 刘晓东, 方炜. 带母线电压多级补偿的直流微网下垂控制策略 . 电子科技大学学报, 2020, 49(2): 248-254. doi: 10.12178/1001-0548.2018249
[6]	郑文, 赵偲, 李泽堃, 武啸泽, 胡涛. 基于Web数据挖掘的COVID-19流行病学特征分析 . 电子科技大学学报, 2020, 49(3): 408-414. doi: 10.12178/1001-0548.2020079
[7]	杨文忠, 张志豪, 吾守尔·斯拉木, 温杰彬, 富雅玲, 王丽花, 王婷. 基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 . 电子科技大学学报, 2020, 49(4): 615-621. doi: 10.12178/1001-0548.2019151
[8]	陈增, 王科人, 杨铮. 基于会面合并事件的社会关系强度度量模型 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 96-102. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.016
[9]	李海林, 万校基. 基于簇中心群的时间序列数据分类方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 625-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.024
[10]	杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏. 人工免疫行为轮廓取证分析方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022
[11]	武斌, 杨义先, 郑康锋. 入侵检测中基于序列模式的告警关联分析 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 415-418. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.023
[12]	童彬, 秦志光, 贾伟峰, 宋健伟. 采用数据挖掘的拒绝服务攻击防御模型 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 586-589.
[13]	梁冰, 刘群. 基于自动机模型数据关联性能评估算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 606-609,629.
[14]	周巧临, 傅彦. 科学数据时间序列的预测方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1260-1263.
[15]	桑永胜, 陆鑫. 基于数据挖掘的Internet远程教学研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(6): 953-955,959.
[16]	文琪, 彭宏. 小波变换的离群时序数据挖掘分析 . 电子科技大学学报, 2005, 34(4): 556-558.
[17]	曾异平, 朱宏, 龙文光. 趋势分析中的一种增量数据挖掘方法研究 . 电子科技大学学报, 2004, 33(4): 464-467.
[18]	黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.
[19]	方英武, 张广鹏, 吴德伟, 黄玉美, 赵修斌, 王轶. 分布式数据挖掘计算过程——DDCP算法研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 80-84.
[20]	张凤荔, 葛晓峰, 卢显良. 基于数据仓库的综合查询系统的设计和实现 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 207-210.

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利用销售数据的商品影响关系挖掘研究

1. 青岛理工大学计算机工程学院山东青岛 266033;

2. 浙江大学计算机科学与技术学院杭州 310027

基金项目:

国家自然科学基金(60402010);浙江省自然科学基金(Y105250)

作者简介:
王金龙(1979-),男,博士,主要从事数据挖掘和商务智能方面的研究.

收稿日期: 2007-09-07
刊出日期: 2007-12-15

中图分类号: TP311.13

关键词:

摘要: 数据挖掘技术作为一种有效的决策工具正为企业做出科学决策提供依据。该文针对关联规则挖掘商品间相关性的不足,提出了一种新的计算方法利用销售商的商品销售数据挖掘商品之间的相关性及影响关系。该方法根据商品销售数据的变化得到所有商品销售数据的时间序列,然后计算测量序列的相似度,从而确定商品间影响关系。实验证明了该方法的有效性,同时得到了一些有价值的结果,可用于指导具体商业实践。

English Abstract

王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖. 利用销售数据的商品影响关系挖掘研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1282-1285.

引用本文:

王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖. 利用销售数据的商品影响关系挖掘研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1282-1285.

WANG Jin-long, XU Cong-fu, XU Jiao-fen, LUO Guo-jing. Study of Influence Correlation Mining among Commodities Based on Sale Data[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1282-1285.

Citation:

WANG Jin-long, XU Cong-fu, XU Jiao-fen, LUO Guo-jing. Study of Influence Correlation Mining among Commodities Based on Sale Data[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1282-1285.

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