零售商品关联大数据稀疏网络的快速聚类算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026)

作者简介:

李桃迎(1983-), 女, 副教授, 博士, 从事方向数据挖掘、复杂网络的研究;陈燕(1952-), 女, 教授, 博士生导师, 从事方向数据挖掘、多维信息组织与管理等研究.

通讯作者:

E-mail: ytaoli@126.com

中图分类号:

C931.9

基金项目:

国家社会科学基金项目(15CGL031);国家自然科学基金项目(71271034);大连市高层次人才创新支持计划项目(2015R063);中央高校基础科研业务费专项基金项目(3132017085, 3132016306).


Fast clustering for sparse network of retail products associated big data
Author:
Affiliation:

(College of Transportation Management,Dalian Maritime University,Dalian116026,China)

Fund Project:

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    摘要:

    关联规则方法被广泛应用于分析零售企业交易数据,以此指导品类管理、门店布局陈列和商品促销等运营决策,但面对电子商务网站非常巨大的数据量,仍存在效率低下的问题.对此,提出商品关联大数据稀疏网络快速聚类算法.首先,利用单步链表结构存储零售商品的共同购买关系矩阵;其次,对商品关联大数据稀疏网络的低度商品节点进行剪枝,降低搜索空间;再次,利用模糊k均值聚类对商品关联大数据稀疏网络进行快速聚类,并利用高连接度值商品节点被低连接度值商品节点分割的思想对剩余节点聚类;最后,将所提算法应用到亚马逊网站商品交易数据分析中,取得了良好的效果.

    Abstract:

    The association rules method is widely used in the analysis of retail trading data so as to guide the operational decision-making for category management, store layout and the commodity sales promotion of products. However, the data of the electronic commerce website is very huge, which leads to the low inefficiency of the associate rule. The fast clustering for sparse network of retail products associated big data is proposed. Firstly, the structure of the one step linked list is used to store the co-purchasing matrix. Then, the nodes with the low degree in the sparse network of retail products associated big data are pruned, which reduces the search space. Furthermore, the nodes of the sparse network of retail products associated big data are grouped by fuzzy k clustering with the idea that the nodes with high connectivity value are partitioned by the nodes with low connectivity value. Finally, the proposed algorithm is applied to analyze the trading data of the Amazon website, and the results show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李桃迎,李峰,陈燕,等.零售商品关联大数据稀疏网络的快速聚类算法[J].控制与决策,2018,33(6):1117-1122

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  • 在线发布日期: 2018-05-29
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