[发明专利]商户的商圈信息的标定

权利要求书

1.一种标定商户的商圈信息的方法，其特征在于，包括步骤：

　　对消费用户的消费交易数据进行关联规则的挖掘计算处理，以获取商户之间的关联关系信息；

　　基于所述关联关系信息以及所述商户中的至少部分商户的已标定的商圈信息，计算所述商户中商圈信息未标定的商户相对若干商圈的从属率；以及

　　基于每个所述商户的从属率标定其商圈信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取关联关系信息的步骤包括：

　　将对应属于同一消费用户的消费交易数据进行归并，将归并的消费交易数据中涉及的所有商户列出以形成对应该消费用户的商户组数据；

　　以每个所述商户组数据为项集、对所有项集进行所述关联规则的挖掘计算处理，获取所述商户之间的1-频繁项集、2-频繁项集以及每个所述1-频繁项集和2-频繁项集分别所出现的频次（f）；以及

　　至少基于所述2-频繁项集构建其中涉及到的商户的关联关系网，并存储以边集数组表示的所述关联关系网中的“边”对应的第一商户（A）和第二商户（B）之间的关联关系信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一商户（A）和第二商户（B）之间对应的所述边集数组为：

　<第一商户（A），第二商户（B），关联强度w_AB>和/或<第二商户（B），第一商户（A），关联强度w_AB>

　　其中，关联强度w_AB通过以下关系式（1）计算：

　　　　　　　　　　　（1）

　　其中，f_AB为所述第一商户A和第二商户B对应的2-频繁项集出现的频次，f_A和f_B分别为第一商户A和第二商户B对应的1-频繁项集出现的频次，N为所有的商户组数据的总数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联规则的挖掘计算是基于Apriori或FP-Growth算法进行的。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述从属率的步骤中使用独立瀑布模型来计算。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述从属率的步骤包括步骤：

　　假设所述第一商户（A）为已标定商圈信息的商户并且所述第一商户相对其所标定的商圈的从属率为A₁，计算所述第二商户（B）相对该商圈的从属率B₁，其中从属率B₁通过以下关系式（2）计算：

　　　　　　　　（2）

　　其中，p为该商圈从属传播概率；A₁是所述第一商户相对其所标定的商圈的从属率；w_AB是所述第一商户（A）和所述第二商户（B）之间的关联强度。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述商户中的至少部分商户的已标定的商圈信息的商户被定义为所述关联关系网中的种子节点。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，选取每个商圈中的核心知名商户作为该商圈的所述种子节点。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于每个所述商户的从属率标定其商圈信息的步骤包括：

　　对应每个商圈信息未标定的商户的多个所述从属率，取其中最大的从属率；

　　判断所述最大的从属率是否大于或等于预定阈值；

　　在所述最大的从属率大于或等于预定阈值时，所述最大的从属率对应的商圈被标定为该商户的商圈信息；

　　在所述最大的从属率小于预定阈值时，则认为该商户无明显的商圈从属性，放弃对该商户的商圈信息的标定。