商品关联大数据稀疏网络快速聚类算法

"本文主要介绍了一种针对零售商品关联大数据稀疏网络的快速聚类算法，旨在解决在大规模电子商务数据中的效率问题。该算法通过单步链表存储共同购买关系，低度节点剪枝，模糊k均值聚类以及高连接度节点处理策略，实现了对商品的有效聚类。在亚马逊网站的商品交易数据分析中，该算法表现良好。" 在零售行业中，关联规则分析是常见的工具，用于挖掘顾客购买行为中的模式，帮助商家优化商品组合、店面布局和促销策略。然而，随着电子商务的快速发展，交易数据量呈指数级增长，传统的关联规则方法面临计算效率低下和处理能力不足的问题。 针对这一挑战，本研究提出的算法首先采用了单步链表结构来存储零售商品的共同购买关系矩阵，这种数据结构有效地减少了数据存储和访问的时间复杂性，提高了处理大数据集的效率。接着，算法对商品关联大数据稀疏网络中的低度商品节点进行剪枝操作，即剔除那些连接度较低的节点，这显著降低了后续聚类过程的搜索空间，进一步提升了处理速度。 接下来，算法应用模糊k均值聚类方法对剩余的高连接度商品节点进行快速聚类。模糊k均值聚类允许节点同时属于多个类别，能更好地适应商品关联数据的模糊性和不确定性。此外，算法还引入了高连接度值商品节点被低连接度值商品节点分割的策略，以更准确地划分商品群组，保证了聚类的精度。 实验部分，该算法被应用于亚马逊网站的商品交易数据，结果显示，算法不仅能在大规模数据环境下高效运行，而且能够生成有实际业务价值的商品聚类结果，对于指导零售业的运营决策具有积极意义。这表明，该快速聚类算法在处理零售商品关联大数据时，兼顾了效率和准确性，是电子商务环境下关联规则分析的有效改进。 这篇研究论文贡献了一种适用于大数据环境的零售商品关联分析新方法，通过优化数据结构和聚类策略，解决了传统关联规则方法在处理海量数据时的瓶颈，为零售行业的数据分析提供了新的解决方案。