[发明专利]基于云服务平台大数据挖掘的仓位组合方法

摘要

本发明公开了一种基于云服务平台大数据挖掘的仓位组合方法，具体根据历史订单数据做数据挖掘分析，找出商品关联性，对仓位进行合并，重新进行储位调整，基于用户订单数据对仓位进行组合，更加符合实际需求；通过求关联方法，只需扫描一次数据库，在构建初始Id表时扫描一次数据库，把每一个商品对应的交易Id全部填入到表内，提高了计算效率；组合仓位根据访问频率进行设置，可提高捡货人员的作业效率。

主权项

一种基于云服务平台大数据挖掘的仓位组合方法，其特征在于，具体包括如下步骤：将历史订单数据作为数据源，通过关联规则计算出商品之间的关联性，采用分布处理思想，首先求解频繁k‐1项集，然后自联接生成候选频繁k项集；频繁k项集的求解如下：a)将商品作为主键建立商品Id表；b)根据表中的数据求解频繁项集，假定最小支持数为s，求出交易项对应的交易Id数组中元素的个数就求出了改交易项的支持数；求出交易项对应的交易Id数组中的元素个数得出该交易项的支出数；如果交易项不是频繁的则从商品Id表中删除，所述的频繁的具体为：如果交易项对应的交易Id数组长度大于支持数s，则交易项是频繁的，否则不是频繁的；定义一个数组IDArray，存储数据库汇总交易项和其交易Id，数组的长度为交易Id的总个数,把该数组的各个元素的初始值设为0，这个数组称为ID数组，ID数组只有1个。从生成的所有频繁k‑1项集的第1个频繁项集开始；把该频繁项集对应的所有交易ID在数组中对应的元素设置为1，扫描所有其后面的频繁k‑1项集和它进行自连接；如果和某个频繁k‑1项集m生成了一个候选频繁k项集p,则累计m包含的交易ID在数组中的对应位置的值为1的个数n；如果n大于最小支持数则为频繁的,否则是非频繁的；如果生成的这个项集p为频繁的,则把p加入到商品Id表中；当扫描完某个频繁k‑1项集后面的所有频繁k‑1项集后,则以后的求解过程和该频繁k‑1项集无关,把该频繁k‑1项集的条目从商品Id表中删除；循环一直到不再生成候选频繁k项集结束，最后输出所有的频繁项集。新生成的商品Id表中的交易项即是商品关联项，根据表中的交易项组合仓位；根据新得到的商品Id表计算交易Id的频率，将交易项按照交易Id顺序进行排列，即仓位访问频率，将访问频率高的仓位组合设置在离仓库出口最近的地方。