【摘 要】
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利用客户交易数据聚类分析,可得到更优异的客户细分效果,有助于企业更详尽地了解客户消费习惯,制定精准的营销策略。Pur Tree Clust是一类新型的客户交易数据聚类分析技术,采用Pur Tree距离度量方式,可以很好地分析处理具有层次树结构的交易数据,但未考虑近邻点的影响,仅将交易树分配到距离最近的聚类中心所属类簇,容易出现错误的交易树分配。本文利用交易树之间的共享最近邻信息,对客户交易数据聚类
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利用客户交易数据聚类分析,可得到更优异的客户细分效果,有助于企业更详尽地了解客户消费习惯,制定精准的营销策略。Pur Tree Clust是一类新型的客户交易数据聚类分析技术,采用Pur Tree距离度量方式,可以很好地分析处理具有层次树结构的交易数据,但未考虑近邻点的影响,仅将交易树分配到距离最近的聚类中心所属类簇,容易出现错误的交易树分配。本文利用交易树之间的共享最近邻信息,对客户交易数据聚类分析及其并行化进行了较深入研究,以发现更加紧凑清晰的类簇,并避免了交易树错误分配,从而有效地改善客户细分效果。主要贡献如下:（1）利用交易树之间的共享最近邻信息,提出一种客户交易数据聚类算法。该算法首先利用Pur Tree距离计算每棵客户交易树的共享最近邻与共享近邻相似度,并计算每棵客户交易树的局部密度与分离距离。在聚类分配时,充分利用共享最近邻信息,首先分配类簇的从属交易树,然后分配类簇的可能从属交易树,实现聚类分配,可发现更加紧凑清晰的类簇,并避免了交易树错误分配,改善了客户细分效果。最后采用6个真实客户交易数据集,实验验证了该算法的有效性。（2）在Spark集群环境下,给出一种客户交易数据并行聚类算法。该并行算法首先利用随机划分的数据放置策略,保证每台从节点上的数据量基本相同;然后在每台从节点上分别计算客户交易树的Pur Tree距离、局部密度和分离距离,进行聚类簇分配与扩展,得到最终聚类结果。最后采用真实客户交易数据集,实验验证了该算法的扩展性和可伸缩性等。
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