网络式客户关系体系与客户属性关联规则(3)
2015-04-01 01:18
导读：这样，网络式客户关系体系图所示的网络式客户关系体系当中的典型客户属性关联关系就被拓展到了多维空间当中，其示意模型好似一个多棱多面的晶体。
这样，网络式客户关系体系图所示的网络式客户关系体系当中的典型客户属性关联关系就被拓展到了多维空间当中，其示意模型好似一个多棱多面的晶体。
基于二进制数粒计算的关联规则提取方法
通常，对于已知的对象论域X={x
1,x
2,…,x
n}，其属性集合为A={a
l,a
2,…,am}可以按照其属性值集合V={v
1,v
2,…,v
q}，q是足够大的自然数，划分成简单的等价类，即商集X IIND(v)={[v
l]aj},j=1,2…,m;l=1,2…,q。称商集中的元素为粒，显然粒是一种等价类，可以称[v
l]
aj ,j=1,2…,m;l=1,2…,q为粒名。
对每个粒中的元素都可以给出它在论域X上的位置，并且用该元素的下标表示。如果将下标编码对应于二进制数的位数，则这种粒可以用一个二进制数定义，即xi∈X （i=1,2…,n），且出现于某个粒中，那么，相应于二进制数的第i位上置为1，否则置为0 ，而且，二进制数长度恰好等于X的基数。
寻找给定关系中具有一定形式的关联规则，就是要在已取得的商集上，将两个对应粒的二进制数作布尔AND运算，得到关联次数结果，假设存在阈值ε∈[0,1]，当关联次数大于或等于ε的时候，则称该关联规则是可提取的，这样的操作可以扩充到任意有限多个粒。
客户属性关联规则提取示例分析
设生产商集合X={x
1,x
2,…,x
n}(n=5)，随机抽取其综合实力属性指标集合B={b1,b2},BA,A是其全体属性集合；X的下游销售与服务企业综合实力属性指标集合为C,F={f
1,f
2}C。供应商一方的决策专家对各个生产商按照属性指标b
1，b
2，f
1，f
2依次进行评价，评价结果是：
本文来自中国科教评价网 x
1 ：（s
3，s
2，s
1， s
3）；
x
2 ：（s
2，s
2，s
3， s
2）；
x
3 ：（s
1，s
2，s
3， s
2）；
x
4 ：（s
2，s
1，s
1， s
2）；
x
5 ：（s
3，s
1，s
3， s
2），
其中，si代表各个属性指标下的评价值。
运用本文提出的关联规则提取方法，可以得到粒[s
2]b
1={x
2,x
4}和粒[s
2]f
2={x
2,x
3,x
4,x
5}，它们各自的二进制数分别为：01010和01111，经过二进制数作布尔AND运算后的运算结果是：01010，其中1出现的次数是2，出现率2/5＝0.4，设阈值ε=0.2，则由0.4
