艾宾浩斯遗忘曲线在零售商品模糊关联分析中的应用

"这篇论文研究了如何利用艾宾浩斯遗忘曲线改进零售商品的关联分析，提出了基于艾宾浩斯遗忘曲线的模糊关联规则算法，旨在解决传统关联规则方法忽视时间因素和处理大规模数据集效率低下的问题。通过FCM聚类算法对商品聚类，并结合艾宾浩斯遗忘曲线调整距离度量，确定商品类别和代表商品。接着，使用模糊关联规则算法挖掘代表商品之间的关联规则。实验证明，这种方法提高了关联挖掘的效率和规则准确性。" 这篇论文深入探讨了消费者购物行为的时序变化特性，指出传统的关联规则分析未能充分考虑时间维度的影响。为解决这一问题，论文引入了艾宾浩斯遗忘曲线的概念，这是一种描述人类记忆衰退的理论模型，通常用于教育领域，这里被创造性地应用于零售数据分析。遗忘曲线在算法中用于修正商品聚类过程中的距离度量，以反映消费者对商品偏好随时间的变化。 论文中采用FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法，这是一种模糊聚类方法，能够处理类别边界不清晰的数据，适合描述消费者对商品模糊的喜好状态。通过对商品进行聚类，可以减少原始商品集合的复杂性，提高后续关联规则挖掘的效率。 接着，论文使用聚类结果中的代表点商品作为属性，消费者的购买小票作为样本，应用模糊关联规则算法寻找这些代表商品间的关联规则。模糊关联规则允许一定程度的不确定性和模糊性，这使得分析更接近现实世界中消费者行为的复杂性。 实验部分，研究人员使用了一个大型超市一个月的销售记录作为数据集，对比了传统关联规则分析和新提出的模糊关联规则分析方法。实验结果证实，基于艾宾浩斯遗忘曲线的模糊关联规则算法在提高挖掘效率和规则准确率方面有显著优势。 关键词涉及的主题包括艾宾浩斯遗忘曲线在数据挖掘中的应用、聚类分析技术、关联规则以及模糊关联规则。这些关键词展示了研究的深度和广度，涵盖了数据挖掘、消费者行为分析和优化决策支持等多个领域。 这篇论文提供了一种创新的方法，通过融合遗忘曲线理论和模糊关联规则，有效处理了零售商品关联分析中的时间依赖性和大数据处理效率问题，对于零售业的市场分析和预测具有重要的理论与实践价值。