基于可拓數(shù)據(jù)挖掘的用戶需求獲取研究

劉 斌， 朱 明， 王景華， 張 利， 李獻會

（1.合肥工業(yè)大學 計算機與信息學院，安徽 合肥 230009；2.齊魯師范學院 計算機系，山東 濟南 250002；3.合肥工業(yè)大學 機械與汽車工程學院，安徽 合肥 230009；4.洛陽軸研科技股份有限公司，河南 洛陽 471039）

0 引言

用戶需求獲取作為產品概念設計最前端過程，是概念設計所要滿足的設計目標的直接來源，對于新產品開發(fā)能否成功有著至關重要的影響。國內外對用戶需求獲取進行了相關研究。文獻［1－5］通過QFD技術進行需求分析，為研究用戶需求提供了通用框架。文獻［6］采用Apriori算法挖掘用戶需求信息，實現(xiàn)了對關聯(lián)規(guī)則的有效提取。文獻［7］運用規(guī)則挖掘和模糊聚類的方法，完成了用戶需求與專家知識間的相互轉換。上述研究分別從不同角度利用不同工具研究需求信息，但是，如何將用戶需求中潛在的、變換的需求信息進行有效的提取、轉化，沒有得到很好的解決。

數(shù)據(jù)挖掘是一個從數(shù)據(jù)中找出某些模式的過程，這個過程必須是自動或是半自動的，而找出的模式應能夠解釋數(shù)據(jù)中的某些現(xiàn)象。在數(shù)據(jù)挖掘中，關聯(lián)規(guī)則挖掘是一個重要的研究方向。企業(yè)通過挖掘用戶需求信息中的關聯(lián)規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫中暗含的設計知識，以顯式形式表達出來。本文結合數(shù)據(jù)挖掘和可拓變換，通過粒子群算法挖掘用戶需求的關聯(lián)規(guī)則知識；利用可拓變換方法生成新的可拓變換知識，以使工程師更好地理解、預測用戶的潛在需求，設計出用戶真正想要的產品。

1 用戶需求信息中的關聯(lián)規(guī)則

1.1 關聯(lián)規(guī)則概念

關聯(lián)規(guī)則挖掘是由文獻［8］對購物籃分析時首先提出的，用以發(fā)現(xiàn)商品銷售中的顧客購買模式。

用戶需求信息中的關聯(lián)規(guī)則挖掘意味著生成一系列有價值的IF－THEN規(guī)則，將用戶需求信息數(shù)據(jù)分為若干屬性的集合，確定出條件屬性集合和結論屬性集合，則每個規(guī)則由來自用戶需求信息數(shù)據(jù)庫的條件屬性和結論屬性組成。例如，以摩托車產品為例，一條關聯(lián)規(guī)則可以是：IF（摩托車顏色為藍色）THEN（摩托車的價格比較便宜）。這條關聯(lián)規(guī)則可以幫助工程師理解客戶需求，在設計定制化產品時作為參考。

條件屬性集為C＝（c1，c2，…，cm），每個ci表示一個條件屬性；結論屬性集D＝（d1，d2，…，dn），每個di表示一個結論屬性；這里對于條件屬性cm的屬性值取值范圍為區(qū)間［1，Jm］任一整數(shù)，｛1，2，…，Jm｝對應于條件屬性cm的所有可選項同理，結論屬性dn的屬性值所有記錄為為歷史記錄的數(shù)量。

綜上所述，基于用戶需求信息的一條關聯(lián)規(guī)則可以表示為：

1.2 評價準則

支持度與置信度是描述關聯(lián)規(guī)則的2個主要指標。對于數(shù)據(jù)庫T中一條關聯(lián)規(guī)則，描述為IFETHENF，其中E包括了若干條件屬性，F(xiàn)包含了若干結論屬性。由此給出支持度sp與置信度cn的計算公式：取值范圍為區(qū)間［1，Jn］中的任一整數(shù)。數(shù)據(jù)庫中

其中，｜T｜為數(shù)據(jù)庫中記錄的數(shù)量；T（E＆F）為記錄中同時出現(xiàn)E、F的樣本數(shù)目；T（E）為記錄中出現(xiàn)E的樣本數(shù)目。支持度描述了關聯(lián)規(guī)則普遍性，置信度用以衡量關聯(lián)規(guī)則的準確性。

本研究通過設定支持度和置信度閾值來選取關聯(lián)規(guī)則。

2 基于粒子群算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘

當前，進化型算法（Evolutionary algorithms，簡稱EAs）應用于關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法被廣泛應用于各個領域［9－10］。應用粒子群算法挖掘關聯(lián)規(guī)則尚不多見，比較其他進化型算法，粒子群算法具有簡單、易實現(xiàn)、計算過程中需調整的參數(shù)較少等優(yōu)點。

2.1 粒子群算法

在粒子群算法中，每一個粒子即是算法的一個候選解。粒子i的當前位置可以表示為：xi＝（xi1，xi2，xi3，…，xid），其飛行速度為：vi＝（vi1，vi2，vi3，…，vid）；飛行歷史中的最優(yōu)位置為pi＝（pi1，pi2，pi3，…，pid）；所有粒子的全局最優(yōu)位置pg＝（pg1，pg2，pg3，…，pgd）。速度和位置分別按（3）式、（4）式更新，即

其中，ω為慣性權重，較大時適合于對解空間進行大范圍搜索，較小時適合于進行局部搜索；c1，c2為加速常數(shù)；r1，r2為［0，1］之間的隨機數(shù)；t為當前迭代次數(shù)；ωstart為慣性權重的起始值；ωend為慣性權重的終止值。

2.2 用戶需求信息關聯(lián)規(guī)則的編碼

對企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的用戶需求信息數(shù)據(jù)屬性進行轉換，得到符合數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)模式。關聯(lián)規(guī)則挖掘是在條件屬性和結論屬性之間進行的，對于粒子群算法編碼，需完成將關聯(lián)規(guī)則轉化為粒子。一條關聯(lián)規(guī)則向量S的編碼為：S＝（s1，s2，…，sm，sm＋1，sm＋2，…，sm＋n），向量的前m項對應于C＝ （c1，c2，…，cm），向 量 的 后n項 對 應于D＝（d1，d2，…，dn）。

其中，si為區(qū)間（1，Ji＋1）上均勻分布的隨機數(shù)；Ji為i位對應屬性的最大屬性值；［si］表示si所對應屬性值（［＊］表示取下整數(shù)）。

每個粒子前件項對應于條件屬性，后件項對應于結論屬性。條件屬性集中每個屬性ci及結論屬性集中每個屬性di都對應著粒子中的一個數(shù)據(jù)位，粒子為m＋n維向量。

2.3 適應度函數(shù)

適應度函數(shù)用于評價粒子的優(yōu)劣，通過適應度函數(shù)評價，可以選出較優(yōu)的候選解集。適應度的大小顯示了粒子對于目標函數(shù)的適合程度，是用以評價粒子好壞的唯一標準。

為了得到支持度與置信度都較為滿意的關聯(lián)規(guī)則，本文采用對支持度與置信度分別設置閾值，并要求同時滿足的方法對挖掘出來的關聯(lián)規(guī)則進行評價，即選用支持度與置信度函數(shù)作為候選解的適應度評價函數(shù)。

2.4 算法流程

（1）將數(shù)據(jù)庫中需求信息編碼，隨機產生初始種群，并初始化各參數(shù)。

（2）取出粒子，對該粒子進行處理，得到一條規(guī)則；對規(guī)則中的每個屬性排列組合產生潛在規(guī)則集P，計算規(guī)則集P中每個規(guī)則的適應度值，刪除小于閾值的規(guī)則，余下規(guī)則存儲于規(guī)則庫G中，并且記下P中適應度最高的規(guī)則比較個體歷史最優(yōu)和種群全局最優(yōu)，并更新個體歷史最優(yōu)和種群全局歷史最優(yōu)；更新粒子的速度和位置。

（3）判斷是否滿足終止條件，若滿足，算法結束；若不滿足，則返回步驟（2）繼續(xù)執(zhí)行。

（4）將規(guī)則庫G中的數(shù)字化規(guī)則進行解碼，轉化為用戶識別的關聯(lián)規(guī)則。

3 基于可拓變換的新規(guī)則生成

對于上述挖掘出的IF－THEN規(guī)則知識，分別對前件E和后件F尋求可拓變換，形成新的可拓變換規(guī)則知識［11］。

定理1 給定規(guī)則E1?F1，E2?F2。若存在條件的可拓變換φE1＝E2，一定存在變換φ′，使φ′F1＝F2，則存在規(guī)則：

定理2 給定規(guī)則E1?F1，E2＆E3?F1。若存在條件的可拓變換φE2＝E1，則存在規(guī)則：

上述定理用于對規(guī)則進行推理，以形成可拓變換規(guī)則。

4 實例驗證

以某企業(yè)摩托車產品需求信息為例。假定數(shù)據(jù)庫需求信息有車型、顏色、體積、外觀、安全性、舒適性、價格、滿意度8個屬性，共有10條用戶交易記錄，見表1所列。

表1中第1列是用戶需求的相關屬性名稱，每一行代表一條交易記錄，因用戶需求多以語言形式表述，需將屬性數(shù)字化。

表1 用戶交易記錄

由表1可見，根據(jù)實際需要將屬性分為條件屬性集C和結論屬性集D，并用區(qū)間［1，Jm＋n］中任意整數(shù)表示需求屬性不同等級，即屬性值，見表2所列。

算法參數(shù)設置如下：種群規(guī)模N＝20，最大迭代次數(shù)M＝200，ωstart＝0.9，ωend＝0.4，加速常數(shù)c1＝c2＝2，vmin＝－1，vmax＝1，支持度和置信度閾值分別為sp＊＝0.25，cn＊＝0.60。

根據(jù)以上建立的數(shù)學模型與設計的算法，利用MATLAB7.0編程進行關聯(lián)規(guī)則的挖掘，最終得到滿足適應度函數(shù)的關聯(lián)規(guī)則集，都具有較高的支持度和置信度，見表3所列，得到了13條關聯(lián)規(guī)則及其2個指標值。

從表3中可以看出，挖掘出關聯(lián)規(guī)則前件項最多包含2個屬性，后件項僅含1個屬性，這樣的規(guī)則易于理解與分析。

表2 交易記錄數(shù)字化

表3 挖掘出的關聯(lián)規(guī)則

參照表1對表3中的規(guī)則加以解碼，并分別對前件和后件進行可拓變換，再運用（7）式和（8）式推理出可拓規(guī)則知識。因規(guī)則較多，這里僅以個例說明推理過程。

例如對第7條和第13條規(guī)則解碼，得到以下關聯(lián)規(guī)則。

第7條規(guī)則：IF（車價格昂貴）THEN（舒適性良好）；第13條規(guī)則：IF（車體積較大＆價格適中）THEN（舒適性一般）。

對上述解碼后的關聯(lián)規(guī)則存在可拓變換φ和φ′使得：

由（7）式得到可拓變換規(guī)則：

5 結束語

基于數(shù)據(jù)挖掘和可拓變換的需求獲取方法，將粒子群算法用于關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘，通過設定支持度和置信度閾值尋取規(guī)則知識，實現(xiàn)了挖掘用戶需求可拓規(guī)則知識的功能。因閾值選取通常依據(jù)設計者經驗進行決策，主觀性較強，故閾值大小的選取方法是下一階段重點研究的問題。

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