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学术报告
2018-04-03 15:18   审核人:

报告标题:在客户交易数据库中发现定期和相关的高效用模式

讲座时间:2018年4月4日15:00-16:30

讲座地点:陆大楼506

讲者简介:Philippe Fournier-Viger,博士,加拿大,哈工大(深圳)教授,Moncton大学教授,NSFC青年千人。DMPR期刊主编,发表文章160篇,引用超过2000多次。SPMF开源软件的创始人,SPMF被引用在超过540篇论文中(2010年的数据)。研究兴趣包括:频繁模式挖掘、序列挖掘和预测、大数据及其应用。

报告摘要:高效的项目集挖掘是一个流行的数据挖掘任务。它包括发现一起购买的产品(产品),这些产品在客户交易数据库中产生高利润。虽然已经发布了许多用于识别交易中高效用项目集的算法,但是许多算法具有严重的限制,例如没有考虑时间维度并找到包含弱相关项目的项目集。在这次报告中,我们将讨论高效用项目集挖掘问题的扩展,旨在发现更有意义的模式。我们首先会提出定期高效的实用模式挖掘问题,其目的在于发现产生高利润的周期性客户行为(例如,客户每周都会购买一些产品)。我们还将介绍一种算法来发现相关的高效用项目集(产生高利润和强相关的项目)。最后,我们将简要提及考虑产品的货架时间以发现在特定时间段内有益的项目集的问题。

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