[发明专利]基于数据时效更新的定制产品隐性需求挖掘方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于数据时效更新的定制产品隐性需求挖掘方法，该方法的步骤如下：获取并标准化定制产品历史订单信息；以定制产品订单数据构建生命树结构，项目信息以树路径进行表示，时间信息保留在对应的时间叶节点中，时间根节点保存树中最大的时间节点信息；检索生命树中所有的时间净叶节点并通过衰减窗口模型计算节点的活力值，若节点活力值小于设定的最低活力阈值，则删除净叶节点对应的树路径并调整树结构；根据频率阈值重构生命树生成关联规则；基于关联规则集，实现定制产品需求隐性需求的挖掘。本发明通过分析订单信息的时效性，减少不准确的规则产生，更可靠地挖掘客户的定制产品需求。

技术领域

本发明涉及定制产品隐性需求挖掘技术，尤其涉及一种基于数据时效更新的定制产品隐性需求挖掘方法与系统。

背景技术

隐性需求是指客户在产品需求提出过程中未表达或表达不清晰的需求。挖掘隐性需求能够使需求信息更完整，有助于设计人员设计出客户满意的产品。随着工业4.0概念的引入，客户需求的个性化程度进一步得到提升，越来越多的需求被隐藏在显性模糊需求下，隐性需求挖掘的重要性再次增加。作为隐性需求挖掘输入的历史订单数据的时效性越来越短。越新的订单应在需求挖掘过程中有更大的影响力，久远且低频的订单应被及时地从数据库中删除，以保证隐性需求挖掘的准确性。

现有的隐性需求挖掘方法缺少对数据时效性的考虑，认为所有的历史订单数据影响力是相等的。这导致需求挖掘的准确度降低，间接影响产品设计过程，降低客户的满意程度。为了缓解这个问题，有的方法增加新的列表或树结构来储存时间信息，逐个评估每条数据的时效程度再重新构造数据结构，这导致了计算资源和时间的浪费。本方法针对该问题，提出一种可将订单信息和时间信息压缩储存的生命树结构。在利用衰减窗口模型评估订单时效性，通过节点链接检索时间信息，快速删除树结构中失效的数据信息并调整数据结构。根据从生命树结构提取出的关联规则，实现隐性需求表达的高效、准确转化。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术不足，提供一种基于数据时效更新的定制产品隐性需求挖掘方法，其利用衰减窗口模型评估订单时效性，通过节点链接检索时间信息，快速删除树结构中失效的数据信息并调整数据结构。根据从生命树结构提取出的关联规则，实现隐性需求表达的高效、准确转化。

为了实现上述目的，本发明采用技术方案为：

本发明实施例的第一方面提供了一种基于数据时效更新的定制产品隐性需求挖掘方法，具体包括以下步骤：

(1)获取并标准化定制产品历史订单信息；

(2)以定制产品订单数据构建生命树结构；

(3)检索生命树中所有的时间净叶节点并根据节点的频率和时间信息，通过衰减窗口模型计算节点的活力值；

(4)从第一个时间净叶节点开始，若节点活力值小于设定的最低阈值，则删除净叶节点对应的树路径并调整树结构；若节点活力值大于设定的最低阈值，则跳转至下一净叶节点，直至所有净叶节点被遍历；

(5)根据频率阈值重构生命树并生成关联规则；

(6)基于步骤(5)得到的关联规则集，完成定制产品需求隐性需求的挖掘。

进一步地，步骤(2)中的生命树结构用于储存订单数据；所述订单数据包括项目信息、时间信息和项目频率；所述项目信息以树路径进行表示，项目频率保存在树节点中，时间信息在树路径的叶节点中；生命树中最大的时间节点信息保存于根节点中。

进一步地，生命树的树路径通过树节点的链接表示；所述树节点包括时间根节点、时间叶节点、路径节点和时间净叶节点；所述时间根节点是生命树结构的起点，用于保存生命树结构的最大时间；所述时间叶节点为生命树路径的尾端节点，用于保存订单数据的时间信息和项目信息；所述路径节点为链接根节点和叶节点的节点，用于订单数据的项目信息；所述时间净叶节点为不属于其他路径的路径节点的叶节点；