摘要
在网络购物环境下,消费者需求的变化日渐突出,为了发现网络消费者需求的变化,论文采用关联规则发现的方法对不同时期的商品交易数据进行挖掘,提取了关联规则,通过对规则的比较、分析,发现了网络消费者的行为变化.论文提出了一个包含第一支持度、第二支持度和相对置信度的算法,该算法克服了现有算法无法挖掘具有低频数据项规则的问题,并依据网络消费者行为变化的情况,提出了网络消费者行为变化的三种模式:茁壮型、发现型、意外型,以度量网络消费者的行为变化.
出处
《中国管理科学》
CSSCI
2006年第z1期459-464,共6页
Chinese Journal of Management Science
基金
国家自然科学基金资助项目(70501009)