[发明专利]一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法

权利要求书

1.一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，其特征在于，包括：

S1：获取基于时间的商品交易的订单信息，组成商品数据集D；

商品数据集D＝{S₁，S₂，…，S_n}，其中S_n表示第n段时间的订单序列，每个订单序列称为商品数据集的项集；订单序列S_n＝{I₁，I₂，…，I_m}，其中I_m表示第m个订单，每个订单称为商品数据集的项，每个订单包含至少一个商品；

S2：根据商品的收益情况为每个商品赋予不同的权值；

S3：根据商品权值大小，对多元项中包含的商品进行排序，获得排序后的商品数据集D^*；

S4：建立候选加权频繁序列集WFUB_r、加权频繁序列集WS_r和加权频繁项集FI_r，令r＝1；

S5：判断排序后的商品数据集D^*是否为空，若为空，则执行步骤S10；否则，根据候选加权频繁序列集WFUB_r的r序列与排序后的商品数据集D^*中的一元项进行扩展，获得扩展r序列，执行步骤S6；

S6：计算扩展r序列中每个序列的加权支持上界值和加权支持度，依据向下闭包特性，确定是否将每个序列加入候选加权频繁序列集WFUB_r和加权频繁序列集WS_r中；并将加入候选加权频繁序列集WFUB_r中的序列的项添加到加权频繁项集FI_r中；

S7：根据先验性原理，利用加权频繁项集FI_r中的项对排序后的商品数据集D^*进行压缩，形成压缩数据集D′；

S8：基于压缩数据集D′，分别以其中的每个项为前缀，构建投影数据集D_r，将投影数据集D_r作为下一轮次的数据集D^*；

S9：令r＝r+1，返回步骤S5；

S10：根据每一轮次获得的加权频繁序列集组成加权频繁序列总集；

S11：根据加权频繁序列总集进行商品组合推荐。

2.根据权利要求1所述的基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据商品权值大小，对多元项中包含的商品进行升序排序。

3.根据权利要求2所述的基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，其特征在于，所述步骤S5中，根据候选加权频繁序列集WFUB_r的r序列与排序后的商品数据集D^*中的一元项进行扩展包括项集扩展或序列扩展；

项集扩展表示将排序后的商品数据集D^*中的一元项分别添加到r序列中最后一个项集的末尾；

序列扩展表示将排序后的商品数据集D^*中的一元项分别添加到r序列的末尾。

4.根据权利要求3所述的基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，其特征在于，所述步骤S6中，计算扩展r序列的加权支持上界值的具体方法为：

式中，swub_r表示扩展r序列的加权支持上界值，tsmw表示排序后的商品数据集D^*的相对加权频繁总值，S_y表示第y段时间的订单序列；RUP_r表示扩展r序列在所属订单序列的上界值，ω_r表示扩展r序列的权值，length_r表示扩展r序列所包含的项数，rswub_r表示扩展r序列所在订单序列的剩余最大值，|X|表示添加至r序列的项的个数。

5.根据权利要求3所述的基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，其特征在于，所述步骤S6中，计算扩展r序列的加权支持度的具体方法为：

式中，wsup_r表示扩展r序列的加权支持度。