基于粒计算的超市会员数据的聚类算法  

Cluster Algorithm of Supermarket Member Data Based on Granular Computing

作　　者：吕康[1] 孟慧丽[2] 马媛媛[2] 

机构地区：[1]河南教育学院,河南郑州450046 [2]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007

出　　处：《信阳师范学院学报（自然科学版）》2014年第2期284-287,共4页Journal of Xinyang Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(U1204609);河南省重点科技攻关项目(112100210194);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520223);河南师范大学青年基金项目(2012QK21)

摘　　要：在粒计算理论的指导下,首先对超市客户数据库中的信息进行预处理,并根据处理后的信息对客户信息进行细分,从而有针对性地服务不同层面的群体.其次针对不同层次的客户的消费行为特征进行聚类,在此基础上对超市会员的行为模式进行分析,进而采用适宜的营销策略.Under the guidance of granular computing, the supermarket customer database information was firstly preprocessed, and according to the processed information after subdividing customer information, different service for different levels of groups can be given. Secondly, the behavior characteristics of customers were clustered into different levels and the behavior patterns of supermarket member were analyzed, further a suitable marketing strategy can be made.

关 键 词：粒计算 聚类 行为模式分析 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]