一种基于关联规则和双聚类的航空客户数据挖掘方法
2020-01-08

一种基于关联规则和双聚类的航空客户数据挖掘方法

本发明公开了一种基于关联规则和双聚类的航空客户数据挖掘方法,包括如下步骤:(1)获取数据:收集航空客户对飞机上产品或服务的评分数据,构造客户-产品或客户-服务矩阵D,其中每行代表一位客户,每列代表一种产品,其中每个元素代表一位客户对一种产品或服务的评分;(2)基于一致演化类型的双聚类模型,结合并行计算技术对客户评分数据进行挖掘,获知在不同产品或服务项目上持相同或相近偏好态度的客户群体,从而实现对客户的细分。本发明能找到所有偏好或习惯相近的客户群,精确地细分客户,提高了客户细分方法的鲁棒性和准确性,降低计算量,从而提高航空客户细分的速度和精度。

并行实验结果如图6所示,由实验结果可知:(I)无论数据集尺寸多大,当核数大于2时,并行程序执行总时间随着核数的增加显著减少;(2)加速比从Dl数据集的2核的

一种基于关联规则和双聚类的航空客户数据挖掘方法,包括如下步骤:

(2.2)在(2.1)的基础上,选择两个含有共同一列的频繁2项集矩阵,并判断其共有的行数是否大于给定阈值;若是,则判定这两个频繁2项集矩阵可以生成一个频繁3项集矩阵,该矩阵的行为两频繁2项集矩阵的共同行,列为两频繁2项集矩阵的并集,即有3列;

一种基于关联规则和双聚类的航空客户数据挖掘方法,包括如下步骤:

发明内容

背景技术

考行为第一行的上述步骤(2.0-(2.3),找到基于不同参考行的全部频繁k项集矩阵。

(2)一个双聚类只包含少量产品(或服务);

技术领域