电商商品网络的挖掘研究

研究发现,社团结构是复杂网络中的重要特性之一.针对电商数据,文章扩展社团理论提出商品社团:以商品为网络节点,以商品间的相关度作为节点之间是否连接的判断标准,构建商品网络,然后针对该网络进行社团分析,其中,作者采用皮尔森相关系数作为相关度的度量.通过分析天猫的数据,发现商品网络中确实存在社团结构,其中,手机数据中的社团特性更加明显.在各个社团中,通过介数可发现该社团中的重要商品.同时,分析了相关度的度量参数、商品类型和邻接矩阵二值化门限等因素对商品社团结构的影响,以验证所提方法的扩展性.最后,利用所提方法对商品的销售进行了预测,与基于K-means的预测方法相比,平均准确率提高9.5%以上.