论文研究基于艾宾浩斯遗忘曲线的零售商品模糊关联分析.pdf

针对消费者对商品的偏好存在时序变化特征，而传统关联规则方法未考虑时间因素的影响，且对海量数据集进行关联挖掘时存在效率低下的问题，提出了基于艾宾浩斯遗忘曲线的模糊关联规则算法。该方法通过FCM聚类算法对商品进行聚类，并用艾宾浩斯遗忘曲线来修正聚类的距离度量方法，从而得到商品类及各类的代表点商品；然后将各代表点商品作为属性，消费记录小票作为样本，利用模糊关联规则算法得到代表点商品间的规则；最后将某大型超市一个月的销售记录作为关联规则的事务数据来挖掘潜在规律，结果显示所提算法先对商品模糊关联分析，与传统直接对商品进行关联分析相比，该算法可以显著提高关联挖掘的效率和规则的正确率。