[发明专利]一种基于关联规则定向优化的定制产品需求转化方法有效
申请号: | 202110886144.1 | 申请日: | 2021-08-03 |
公开(公告)号: | CN113657958B | 公开(公告)日: | 2023-10-13 |
发明(设计)人: | 裘乐淼;胡珂瑞;张树有;王自立;王阳 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06Q30/0601 | 分类号: | G06Q30/0601;G06Q30/0203;G06F16/2458 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 关联 规则 定向 优化 定制 产品 需求 转化 方法 | ||
本发明公开了一种基于关联规则定向优化的定制产品需求转化方法,该方法的步骤如下:(1)获取并标准化定制产品历史订单信息;(2)挖掘需求关联规则并计算支持度和置信度;(3)定义每个规则为一个个体,根据定制产品需求参数划分规则群体;(4)计算规则价值以筛选规则并初始化规则群体条件;(5)迭代进行规则更新并寻找最佳子群体个体和最佳个体位置直到满足停止条件;(6)利用最佳规则个体的参数来二次筛选规则;(7)基于优化后的需求关联规则集,实现定制产品需求到设计参数的转化。本发明通过定向关联规则优化,更多地挖掘客户和设计人员在意的需求关联规则,减少不必要或不准确的规则产生,更准确、可靠地转化定制产品需求。
技术领域
本发明涉及定制产品需求转化技术,尤其涉及一种基于关联规则定向优化的定制产品需求转化方法。
背景技术
需求转化是设计产品的第一步,来自客户的多样化需求信息被转化为产品配置的标准产品设计参数信息,关联规则在其中发挥了重要作用。随着工业4.0概念的引入,许多新的制造业要求定制产品需求转化过程中充分考虑用户的个性化需求。这要求规则挖掘提供更多与设计师或消费者关注的一些关键参数密切相关的关键关联规则。因此,用于定制产品需求转化的规则挖掘应具有定向优化的特点,以挖掘更多关键规则。
现有的规则挖掘方法主要解决挖掘的效率和总体规则质量的问题,对定向优化规则的考虑较少。这可能会导致规则的有效性下降,以及在一些新兴领域的实际应用中规则的适用性降低。为了缓解这个问题,许多方法都扩大了规则的数量和提高规则的多样性,这导致了计算资源和时间的浪费。本方法针对该问题,以关联规则的支持度和置信度为输入,初始化并迭代优化规则群体,根据最佳规则个体的参数优化需求关联规则集,实现定制产品需求的高效、准确转化。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术不足,提供一种基于关联规则定向优化的定制产品需求转化方法,其以关联规则的支持度和置信度为输入,初始化并迭代优化规则群体,根据最佳规则个体的参数优化需求关联规则集,实现定制产品需求的高效、准确转化。
为了实现上述目的,本发明采用技术方案为:一种基于关联规则定向优化的定制产品需求转化方法,该方法的步骤如下:
(1)获取并标准化定制产品历史订单信息;
(2)挖掘需求关联规则并计算支持度和置信度;
(3)定义每个规则为一个个体,根据定制产品需求参数划分规则群体;
(4)计算规则价值以筛选规则并初始化规则群体条件;
(5)迭代进行规则更新并寻找最佳子群体个体和最佳个体位置直到满足停止条件,实现定向优化规则;
(6)利用最佳规则个体的支持度和置信度来二次筛选规则,输出需求转化规则集;
(7)利用步骤(6)得到的基于优化后的需求关联规则集,实现定制产品需求到设计参数的转化。
进一步地,步骤(3)中,所述定制产品需求包括设计重点需求、个性化需求和普通需求;按设计重点需求和个性化需求的数量多少划分规则群体;所述重点需求越多,则该规则群体的等级越高;所述群体等级公式为:
Level(ga)=Iimpo+Ispe
其中,Iimpo为规则所含设计重点需求的数量,Ispe为个性化需求的数量。
进一步地,步骤(4)中,通过规则的置信度Confidence(a)、支持度Support(a)、规则长度Length(a)、所属群体等级Level(ga)计算规则价值Val(a),计算公式为:
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