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| 一种基于增长模式的交易序列聚类算法 | |
| 引用本文： | 汤春蕾,董家麒,朱博雅,戴东波.一种基于增长模式的交易序列聚类算法[J].模式识别与人工智能,2013(5):467-473. |
| 作者姓名： | 汤春蕾 董家麒 朱博雅 戴东波 |
| 作者单位： | 复旦大学计算机科学技术学院;上海大学计算机工程与科学学院 |
| 基金项目： | 上海市重点学科建设基金资助项目(No.B114) |
| 摘 要： | 对交易序列进行各种挖掘分析能为商家制定营销策略提供量化依据.文中从销售量及变化趋势角度研究交易序列数据集的内在结构,定义了一种反映价格变化趋势的增长模式及其错位组合距离和角度向量距离两种相似性度量,在此基础上设计一个考虑时限约束的目标函数进行聚类研究.实验数据采用真实的商品交易序列集,结果表明,在时限约束的条件下,增长模式这种特征提取方式及其模式间的两种距离函数能较好地产生聚类结果,且这些聚类结果能得到较好地解释. |
| 关 键 词： | 聚类 交易序列 时限约束 增长模式 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |