一种基于机器学习的商圈运营模式优化研究

目前商业运营还存在投入成本高但管理不够精细,店铺属性关联不明显等问题。基于此,文章利用机器学习中的聚类模型、关联规则模型解决了上述问题。特别是,利用PCA(principle component analysis,主成分分析)技术将高维数据降维,便于将高维数据的聚类结果进行可视化分析。实验结果验证了文章所提出的算法能够有效的将店铺根据其消费记录进行分类,以及能够利用关联规则将店铺进行兴趣关联和层次定位,运行结果证明该方法是正确和有效的。