基于遗传算法的顾客购买行为特征提取

提出一种基于遗传算法的顾客行为特征提取算法.首先,采用Tanimoto相似度来度量顾客间购买行为,并设计遗传聚类算法对顾客群体进行划分,把具有相似购买行为顾客聚集为一类.然后,针对不同顾客群体的购买行为特征,设计一种基于遗传算法的多种群特征提取方法,从各个子群体中发现顾客的购买行为的知识.为了增强种群内部协同进化能力和规则质量,我们采用最近邻替代遗传策略和局部搜索策略.使用实际零售数据集对整个算法进行验证,并与经典的Apriori算法进行比较.实验结果表明该算法在不需要产生频繁项集的情况下,可较高效生成精简规则集,在规则形式方面也更加灵活.最后,对实验结果进行详细分析.

Feature Extraction of Customer Purchase Behavior Based on Genetic Algorithm