高公用事业购买行为关联挖掘

"这篇研究论文关注的是在高公用事业项集挖掘（High-Utility Itemset Mining, HUIM）模型中提取非冗余且相关的购买行为。传统的HUIM方法可能会忽略那些与高公用价值模式高度相关但本身低效用的模式。文章作者提出了一种新的方法，称为基于公用事业度量的提取非冗余相关购买行为，旨在确定高质量的、具有更高召回率和精度的模式。这种方法旨在提供更智能的系统，能够识别出不重复且关联性强的购买行为模式。" 正文: 在大数据分析领域，高公用事业项集挖掘（HUIM）是一种重要的数据挖掘技术，它用于发现数据集中那些虽然频次不高，但对业务有显著价值的模式。这些模式可以是消费者的购买行为、用户的行为习惯等。然而，现有的HUIM方法常常忽视了一个问题，即有些低效用的模式可能与高公用价值模式高度相关，这样的信息对于理解整体行为模式同样重要。 本研究论文的作者Wensheng Gan、Jerry Chun-Wei Lin、Philippe Fournier-Viger和Han-Chieh Chao提出了一种新的策略来解决这个问题。他们设计的“提取非冗余相关购买行为”方法基于公用事业度量，旨在确保提取的模式不仅是高价值的，而且是不重复且相互关联的。这种方法的核心目标是提高模式识别的准确性和全面性，从而提升决策支持的质量。 该方法首先通过一种新颖的算法来检测和消除那些冗余的购买行为模式，这些模式虽然可能具有较高的独立公用价值，但与已发现的高价值模式高度重叠，因此可能对整体分析造成干扰。接着，算法会寻找那些与高价值模式相关联但未被包含在内的模式，这些模式虽然单独看可能价值较低，但它们能补充和完善高价值模式，形成更完整的消费者行为图景。 此外，该方法还考虑了模式的相关性，这意味着不仅关注单个项的公用价值，还考虑了项之间的关系和组合效应。这有助于揭示消费者行为中的潜在关联，例如，购买某种商品往往伴随着购买另一种商品，这样的信息对于市场营销和产品推荐至关重要。 这篇研究论文提出的基于公用事业度量的提取非冗余相关购买行为的方法，是对传统HUIM方法的重要补充，它能够提供更加深入、全面的洞察，帮助企业和决策者更好地理解和利用消费者行为数据，从而制定更有效的商业策略。这种方法的实施和应用将有助于提升数据分析的效率和效果，推动智能决策系统的进步。