1、本文對(duì)購(gòu)物籃分析中的兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了深入研究：最有利潤(rùn)的商品選擇問(wèn)題，價(jià)格促銷(xiāo)利潤(rùn)估計(jì)問(wèn)題。本文對(duì)這些問(wèn)題提出了怎樣將數(shù)據(jù)挖掘直接集成到用戶(hù)目標(biāo)中的方法。試驗(yàn)表明，這些方法是有效的。 本文提出MOPIS(MOstProfitableItemsSelection)算法來(lái)選擇出最有利潤(rùn)的商品。MOPIS通過(guò)預(yù)測(cè)多個(gè)選擇的利潤(rùn)來(lái)選取最優(yōu)的選擇，通過(guò)預(yù)測(cè)某選擇下新的交易數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)預(yù)測(cè)該選擇的利潤(rùn)。MOPIS算法準(zhǔn)確建模了顧客的購(gòu)買(mǎi)行為，能預(yù)

2、測(cè)出買(mǎi)不到期望商品時(shí)，顧客選擇購(gòu)買(mǎi)其它商品的概率與數(shù)量；又能預(yù)測(cè)出不可得的商品對(duì)顧客的購(gòu)買(mǎi)行為的影響。MOPIS算法使用了一種新的估計(jì)選擇利潤(rùn)的有效方法，建立了新的商品選擇框架，提出了一種新的通過(guò)商品間的距離來(lái)預(yù)測(cè)代替商品的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、購(gòu)買(mǎi)概率的方法，給出了一種新的計(jì)算品種間的交叉銷(xiāo)售影響的有效方法，提出了用品種貢獻(xiàn)值來(lái)排序品種間的交叉銷(xiāo)售影響的新方法。本文給出了選取最有利潤(rùn)的商品的啟發(fā)式算法，同時(shí)提出了用遺傳算法來(lái)解決最有利潤(rùn)的商品選擇

3、問(wèn)題的gaMOPIS算法。 本文提出PEPP算法來(lái)估計(jì)價(jià)格促銷(xiāo)中的利潤(rùn)。PEPP根據(jù)促銷(xiāo)前的交易來(lái)預(yù)測(cè)促銷(xiāo)中的交易。PEPP算法準(zhǔn)確建模了價(jià)格促銷(xiāo)中顧客的購(gòu)買(mǎi)行為，能預(yù)測(cè)出價(jià)格變化時(shí)，顧客選擇購(gòu)買(mǎi)其它商品的行為；又能預(yù)測(cè)出被促銷(xiāo)的商品對(duì)顧客的購(gòu)買(mǎi)行為的影響。提出了通過(guò)商品間的距離來(lái)預(yù)測(cè)價(jià)格促銷(xiāo)中商品的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量及購(gòu)買(mǎi)概率的新方法，給出了一種新的用交叉銷(xiāo)售影響因子來(lái)預(yù)測(cè)被促銷(xiāo)的商品對(duì)其它商品的影響的有效算法，提出了一種新的預(yù)測(cè)未購(gòu)買(mǎi)