[發明專利]一種電子商務智能分儲系統的儲位優化篩選方法

有效

• 申請號: 201210064517.8
• 申請日: 2012-03-13
• 公開（公告）號: CN102663571A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 傅培華;殷紅波;朱安定
• 申請（專利權）人: 浙江工商大學
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q30/00
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏

1.?一種電子商務智能分儲系統的儲位優化篩選方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：貨物根據先驗知識進行分類，使得每一類進行混合倉儲優化篩選的貨物的總數量限制在一個合理的區間內；

步驟2：購物車數據流劃分，某類貨物有???????????????????????????????????????????????種不同貨物，在第時間區間內共有位顧客發生購買事務，對于第位顧客，向量描述該顧客對這種貨物的購買事務，如果該顧客購買了第種貨物，則，否則；

另一方面，對于第種貨物，用向量描述該貨物被顧客購買的購買事務，如果該貨物被第位顧客購買，則，否則；

如果由大量1構成，說明該貨物被顧客購買的頻率很高，相反，如果由大量0構成，說明該貨物被顧客購買的頻率很低；

步驟3：購買事務矩陣構建，對于位顧客購物車中種不同貨物，用作行向量、作列向量，得到購買事務矩陣：

步驟4：相似度矩陣構建，行列的相似度矩陣用來存儲種貨物相互之間的相似度：

，其中

度量了在購買了第種貨物和第種貨物中至少一種的顧客中，有多少顧客同時購買了兩種商品，如果很大，說明顧客一旦決定購買第種貨物和第種貨物中任何一種，那么另外一種也有很大可能被同時購買，也即這兩種商品的相關性很大，否則相關性很小；

步驟5：示性函數和矩陣構建，構建一個行列的矩陣，用來存儲對應的相似度矩陣中每個元素的示性函數和：

，其中；

在實際計算中定義示性函數，如果存在，則，否則，即第位顧客同時購買了第種貨物和第種貨物，則示性函數為1；

步驟6：計算下一時間區間，按照步驟3、步驟4、步驟5計算第時間區間的三個矩陣、和；

步驟7：更新矩陣，更新相似度矩陣和示性函數和矩陣采用以下公式：

：；：

得到更新之后的三個矩陣、和，回到步驟2獲取下一個時間區間內某類貨物購買事務的數據塊；

三組矩陣構成一個滑動窗口的FIFO堆棧，在計算新的矩陣時，滑動窗口中舊矩陣被丟棄，新生成矩陣代替了舊矩陣的位置；

步驟8：換算相異度矩陣，構建矩陣：

其中，，表示兩種貨物之間的距離；

步驟9：初始聚類，生成時間區間內的聚類結果；

步驟10：增量聚類，根據新生成的相異度矩陣陣列，更新之后的聚類結果，根據聚類結果指導貨物分儲。

2.根據權利要求1所述的一種電子商務智能分儲系統的儲位優化篩選方法，其特征在于，步驟9中所述的初始聚類包括以下步驟：

步驟9.1：初始化，將所有對象置于一個簇中；

步驟9.2：計算每個簇重心；每個簇內隨機選取對象，計算到重心的距離；

步驟9.3：取其他一個對象，判斷距離重心更近？?Y（是），則屬于右子樹；N，則屬于左子樹；

步驟9.4：判斷是否遍歷所有對象？?N（否），則返回步驟9.3；?

步驟9.5：Y（是），則判斷聚類數目大于等于預定值？?N（否），則返回步驟9.2；Y（是），則計算各簇間相異度；

步驟9.6：合并最相似的兩個簇，計算合并后各簇的相異度，判斷大于合并前？?N（否），則輸出初始聚類結果；Y（是），則取消合并，直到相異度不再增加；

步驟9.7：輸出初始聚類結果。

3.根據權利要求1或2所述的一種電子商務智能分儲系統的儲位優化篩選方法，其特征在于，所述步驟10中對生成的聚類結果，采用新增的密集單元的聚類更新過程，步驟如下：

步驟10.1.1：新增密集單元，用表示；

步驟10.1.2：前聚類結果，用表示，其中為聚類數目；

步驟10.1.3：聚類的代表字，用表示，若，則，否則；

步驟10.1.4：對于每一個單元，執行標記位；

步驟10.1.5：對于每一個聚類，判斷聚類中存在一個或多個密集單元與有公共面？?

步驟10.1.6：是（Y），則判斷標記位？

步驟10.1.7：是（Y），則將吸收到中，更新狀態，標記位，暫存；

步驟10.1.8：否（N），則形成新聚類，由聚類和合并而得；

步驟10.1.9：判斷？是（Y），則新建一個聚類包含；

步驟10.1.10：更新聚類結果，，其中為更新聚類數目。

4.根據權利要求1或2所述的一種電子商務智能分儲系統的儲位優化篩選方法，其特征在于，所述步驟10中對生成的聚類結果，采用取消的密集單元的聚類更新過程，步驟如下：

步驟10.2.1：新增密集單元，用表示；

步驟10.2.2：前聚類結果，用表示，其中為聚類數目；

步驟10.2.3：聚類的代表字，用表示，若，則，否則；

步驟10.2.4：對于每一個單元，對于每一個聚類，判斷的聚類代表字為0？是（Y），撤銷聚類；

步驟10.2.5：否（N），判斷？，是（Y），將分裂成個聚類；

步驟10.2.6：否（N），刪除；

步驟10.2.7：更新聚類結果，，其中為更新聚類數目。