[发明专利]一种基于假设检验与0‑1整数规划的商品选择方法

权利要求书

1.一种基于假设检验与0-1整数规划的商品选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)从商品数据库中读取历史交易数据，并对该历史交易数据进行数据清洗，以分别得到交易数据D和利润数据，其中交易数据D包括交易ID和商品ID，利润数据包括商品ID和商品利润；

(2)利用频繁项集挖掘算法对交易数据D进行处理，以得到大于等于项集支持度阈值的频繁项集；

(3)利用假设检验的方法对步骤(2)得到的频繁项集进行过滤，以提取出多个项集构成有效项集集合；

(4)利用步骤(3)构建的有效项集集合对交易数据D进行处理，以得到商品和有效项集的交易权重；

(5)根据步骤(4)得到的商品和有效项集的交易权重、以及利润数据生成商品利润向量以及有效项集利润向量；

(6)利用0-1整数规划对步骤(5)得到的商品利润向量与有效项集利润向量进行处理，从而得到商品选择结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

项集X支持度su(X,D)等于：

su(X,D)=n(X)n(D)]]>

其中项集表示一个或多个商品I的集合，n(X)表示交易数据D中项集X出现的数量，n(D)表示交易数据D中的交易数量。

项集支持度阈值的取值等于其中N表示交易数据D的提取周期；

频繁项集挖掘算法是Apriori算法、FP-Growth算法或Eclat算法。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，商品I的支持度su(I,D)等于：

su(I,D)=n(I)n(D)]]>

其中n(I)表示交易数据D中的商品数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3)具体为，计算得到某个项集的支持度su(X,D)，然后，继续获得该项集中所有商品的支持度su(I_i,D)和su(I_j,D)、以及所有商品支持度的乘积su(I_i,D)*su(I_j,D)，其后，定义零假设：su(X,D)服从参数为n(D)*su(I_i,D)*su(I_j,D)的泊松分布，显著性水平为0至0.1之间，对su(X,D)进行右侧检验，检验的结果如果零假设不成立，则该项集是有效项集，否则该项集不是有效项集。