辛普森悖论背景下用于检测关联规则的修正熵度量
应用统计
2012-10-05 v1
摘要
零售数据的迅猛爆炸式增长要求更有效、高效地发现关联规则，以制定相关的商业策略与规则。与在线购物网站不同，大多数实体零售店位于地理和人口统计学特征多样化的区域。这种多样性给经典关联规则模型带来了新挑战，该模型假设客户群体是同质的且行为各异。本文聚焦于发现因地理和人口统计学数据多样性而被隐藏的关联规则。我们将引入一种新颖的度量方法，该方法结合熵度量与修正权重，用于检测因辛普森悖论而未被标准度量发现的关联规则。所提出的度量方法通过一个涉及传统实体环境下主要时尚商品零售商的真实案例研究进行了评估。
引用
@article{arxiv.1210.1288,
title = {Modified Entropy Measure for Detection of Association Rules Under Simpson's Paradox Context},
author = {Murphy Choy and Cally Claire Ong and Michelle Cheong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.1288},
year = {2012}
}