基于共享最近鄰的客戶交易數(shù)據(jù)聚類算法

李 遙，荀亞玲

(太原科技大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 太原 030024)

0 引 言

客戶細(xì)分是電子商務(wù)和零售領(lǐng)域關(guān)注的重要內(nèi)容之一，利用企業(yè)積累的海量客戶交易數(shù)據(jù)，分析客戶行為，進(jìn)行合理的客戶細(xì)分，有助于企業(yè)詳盡地了解消費者，在激烈的市場競爭中脫穎而出。客戶細(xì)分傳統(tǒng)方式是利用客戶年齡、性別等一般屬性進(jìn)行客戶細(xì)分，但數(shù)據(jù)收集較難，細(xì)分效果并不理想。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要方法之一，使同一個簇中的對象盡可能相似，不同簇之間的對象盡可能相異。利用客戶交易數(shù)據(jù)聚類分析，得到同一個簇中的客戶擁有更相似的消費習(xí)慣，獲得了更優(yōu)異的客戶細(xì)分效果。但客戶之間的相似性度量和客戶聚類分配等，是客戶交易數(shù)據(jù)聚類分析面臨的主要問題。

針對客戶細(xì)分聚類分析，Kuo等人提出一種客戶細(xì)分聚類算法，利用歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分，但細(xì)分效果并不理想；Tsai等人提出一種基于遺傳算法的客戶細(xì)分方法，依據(jù)交易行為劃分客戶簇并給出合適的營銷建議；Lu等人提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶細(xì)分算法，利用迭代計算減少簇間相關(guān)系數(shù)，實現(xiàn)客戶細(xì)分；Hsu等人提出一種客戶交易數(shù)據(jù)聚類算法，將客戶交易數(shù)據(jù)組織成樹形結(jié)構(gòu)，并利用層次聚類進(jìn)行客戶細(xì)分；Yu等人提出一種基于隨機(jī)子空間技術(shù)的客戶交易數(shù)據(jù)聚類算法，獲得了比較準(zhǔn)確的結(jié)果；Holy等人分析藥店交易數(shù)據(jù)并提出一種基于遺傳算法的商品聚類算法；……