【摘 要】
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针对实体店很难对顾客整个购物过程进行深度分析的问题，提出了一种深度购物数据分析方法。该算法通过使用阅读器收集无源RFID标签的相位信息，以此间接计算商品的相对移动速度，再
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(No.61572346,No.61572347);山西省国际科技合作项目(No.2015081009);山西省国际科技合作项目(No.201603D421012)
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针对实体店很难对顾客整个购物过程进行深度分析的问题，提出了一种深度购物数据分析方法。该算法通过使用阅读器收集无源RFID标签的相位信息，以此间接计算商品的相对移动速度，再根据相对移动速度对购物过程进行分析。在考虑到超市商品的密集分布特点后，提出改进的I-kNN算法，采用I-kNN算法和HAC算法进行深入的速度数据分析，识别出感兴趣商品、热销商品、热点区域以及相关商品。随后利用现有的商用设备，对所提出的系统建立了原型，在实际环境中进行测试。理论分析与实验结果表明，该算法在购物数据分析上是可行的，准确率在78
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