多支持度的正负序列模式在客户购买行为分析中的应用

摘要

本发明涉及一种多支持度的正负序列模式在客户购买行为分析中的应用。本发明中提出一个名为E‑msNSP的高效算法来挖掘基于多支持度的负序列模式，所述算法的主要思想是首先通过改进MS‑GSP算法挖掘得到基于多支持度的正序列模式，然后用和e‑NSP相同的方法通过公式来计算负序列侯选模式的支持度，无需再次扫描数据库。所述E‑msNSP是第一个没有约束限制的基于多支持度的负序列模式挖掘算法。本发明筛选出某一段时间内，每一类产品中用户购买量比较大的商品，这样客户在购买产品时，利用本发明可以向他推荐一些其它客户购买频率比较大的类似相关产品，从而增加客户的交易机会，将网站浏览者转变为购买者，提高交叉销售能力，提高客户的忠诚度，以及提高网站的经济效益。