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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，涉及大数据挖掘的技术领域，获取基于时间的商品交易的订单信息，组成商品数据集，根据商品的收益情况为每个商品赋予不同的权值，并依据商品权值大小，对多元项中包含的商品进行排序之后对商品进行加权频繁序列的挖掘；根据向下闭包特性，深度挖掘商品数据集中具有高收益和高频次的商品组合方式；根据先验性原理，从商品数据集中剔除不是加权频繁序列商品，减少候选组合方式的产生，提高挖掘效率。本发明在保证挖掘准确性的前提下拥有更高的挖掘效率，为商家提供更好的营销思路。

主权项：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，…，Sn}，其中Sn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Sn＝{I1，I2，…，Im}，其中Im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WFUBr、加权频繁序列集WSr和加权频繁项集FIr，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WFUBr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WFUBr和加权频繁序列集WSr中；并将加入候选加权频繁序列集WFUBr中的序列的项添加到加权频繁项集FIr中；S7：根据先验性原理，利用加权频繁项集FIr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Dr，将投影数据集Dr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。

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百度查询： 广东工业大学 一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法