一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法

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（更多数据，详见马克数据网） 1.一种基于关联挖掘的直播商品排品和组货方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，获取直播间内的商品列表；S200，对所述商品列表内的直播商品进行实时的用户行为数据收集，得到基础数据；S300，通过基础数据计算每件直播商品的关联解率；S400，根据关联解率对直播商品进行排品调整；步骤S200，对所述商品列表内的直播商品进行实时的用户行为数据收集的方法具体为：以Pdt(i)表示商品列表ProDuctList[]内的第i个直播商品，在直播间开播的任意一个时段T内，获取直播商品的平均点击量和平均购买数量，分别以Cli(i)和Pur(i)表示第i个直播商品Pdt(i)在时段T内的平均点击量和平均购买数量，以Cli(i)和Pur(i)作为直播商品Pdt(i)的用户行为数据，则N个直播商品Pdt(1), Pdt(2), …, Pdt(N)对应着2*N个用户行为数据Cli(1), Cli(2), …, Cli(N)以及Pur(1), Pur(2), …, Pur(N)，将Cli(1), Cli(2), …, Cli(N)组成数组Cli[]，将Pur(1), Pur(2), …, Pur(N)组成数组Pur[]，以数组Cli[]和数组Pur[]作为基础数据；所述直播商品的平均点击量指直播商品在时段T内被点击的次数除以时段T的总秒数；所述直播商品的购买数量指直播商品在时段T内被购买的次数除以时段T的总秒数；S300，通过基础数据计算每件直播商品的关联解率的方法具体为：记Cli(i)为数组Cli[]内的第i个元素，记Pur(i)为数组Pur[]内的第i个元素，i为序号，i的取值范围为i=1, 2, …, N，以CLRA(i)表示第i件直播商品Pdt(i)的关联解率，则CLRA(i)的计算方法为，将Pdt(i)对应的Cli(i)依次减去数组Cli[]内的N个元素从而得到N个第一数值，将Pdt(i)对应的Pur(i)依次减去数组Pur[]内的N个元素从而得到N个第二数值，将N个第一数值的绝对值依次除以数组Cli[]内所有元素的平均值从而得到N个第三数值，将N个第二数值的绝对值依次除以数组Pur[]内所有元素的平均值从而得到N个第四数值，将N个第三数值和N个第四数值全部累加后再除以第一系数所得到的值记为CLRA(i)，第一系数为N减1的值乘以2；S400，根据关联解率对直播商品进行排品调整的方法具体为：S401，将Pdt(1), Pdt(2), …, Pdt(N)所对应的N个关联解率CLRA(1), CLRA(2), …, CLRA(N)组成一个数组CLRA[]，则数组CLRA[]中含有N个值，以C(i)表示数组CLRA[]内N个值中的第i个值，记数组CLRA[]内的最大值为CLRA(M)；创建一个空白的数组SL[]，设置变量j1和j2，变量j1的初值设置为1，变量j2的初值设置为CLRA(M)，从j1=1开始遍历变量j1，转至S402；S402，在数组CLRA[]中，筛选出所有变量j2所对应的解点，在变量j2对应的所有解点中，筛选出值最大的解点，并记该解点为C(slt)，slt为序号，slt∈[1, N]，将C(slt)加入数组SL[]中；将变量j2的值更新为C(slt)的值，同时将变量j1的值增加1，转至S403；S403，如果变量j1的值小于N/2，则转至S402；如果变量j1的值大于或等于N/2，则转至S404；S404，根据数组SL[]内的值对直播商品进行排品调整；在数组CLRA[]中的变量j2所对应的解点为：在数组CLRA[]中任意选取一个值C(X)，X为序号，X∈[1, N]，并将数组CLRA[]内剩余的值组成一个数组PL[]，则数组PL[]内含有N-1个值，将C(X)与变量j2的值之间的差值的绝对值记为N(X)；所述数组CLRA[]内剩余的值，指在数组CLRA[]中剔除C(X)后所剩余的值；如果数组PL[]中不存在任何值满足解点条件时，记C(X)为变量j2所对应的一个解点；如果数组PL[]中存在任意一个值满足解点条件时，则C(X)不为变量j2所对应的解点；所述解点条件为：对于数组PL[]中的任意一个值PL(Y)，如果PL(Y)满足PL(Y)与C(X)之间的差值的绝对值小于N1(X)，同时满足PL(Y)与变量j2的值之间的差值的绝对值小于N1(X)时，则称PL(Y)为满足解点条件；其中，N1(X)等于N(X)除以2。