一个基于增长模式的交易序列聚类算法

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。本文从销售量及其变化趋势角度研究了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，在此基础上设计了一个考虑时限约束的目标函数进行聚类研究。实验结果表明，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，并且这些聚类结果能得到较好地解释。