技術(shù)特征：

1.基于單項(xiàng)缺失的負(fù)序列模式在商品推薦中的應(yīng)用，其特征在于，包括步驟如下：

(1)定義一個數(shù)據(jù)序列包含一個負(fù)序列

顧客原本要購買但沒有購買的商品為負(fù)項(xiàng)，也稱為不發(fā)生行為；顧客的一次購物記錄為元素；包含至少一個負(fù)項(xiàng)的元素為負(fù)元素；顧客在一段時間內(nèi)的購物記錄稱之為數(shù)據(jù)序列，包含至少一個負(fù)元素的序列稱之為負(fù)序列；

MPSE是指一個顧客在一次購物記錄中的最大正子元素；

1-negMPSE是指負(fù)元素s_i的子元素，該子元素包括MPSE(s_i)和一個負(fù)項(xiàng)e，一個單項(xiàng)負(fù)元素的1-negMPSE是它本身；MPSE(s_i)是指負(fù)元素s_i的最大正子元素；

MPS(ns)是指一個由顧客購買的商品組成的負(fù)序列ns的最大正子序列，其由ns中包含的所有正項(xiàng)按照原順序組成；

NSI-MSE是指負(fù)序列ns的子序列，該子序列包括單項(xiàng)負(fù)元素s_i以及MPSE(s_i+1)；

定義數(shù)據(jù)序列ds＝<d₁ d₂ ... d_t>包含負(fù)序列ns＝<s₁ s₂ ... s_m>；

(2)利用NegI-NSP算法對客戶的購物行為進(jìn)行分析，具體步驟包括：

A、使用正序列挖掘算法GSP挖掘得到所有的正序列模式，即在某一段時間內(nèi)，客戶頻繁購買的商品；

B、基于步驟A挖掘得到的正序列模式，生成相應(yīng)的負(fù)候選序列，所述負(fù)候選序列用于判斷在某一段時間內(nèi)，哪些商品客戶購買的多，哪些商品客戶沒有購買；

C、利用負(fù)候選序列對應(yīng)的正序列模式的支持度來計(jì)算負(fù)侯選序列的支持度；

D、從步驟B生成的負(fù)侯選序列中篩選出符合最小支持度要求的負(fù)序列模式，即：從步驟B生成的負(fù)侯選序列中篩選出大于用戶設(shè)定的最小支持度的負(fù)序列模式，利用這些篩選后的負(fù)序列模式對客戶的購買行為進(jìn)行分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于單項(xiàng)缺失的負(fù)序列模式在商品推薦中的應(yīng)用，其特征在于，所述步驟B，基于步驟A挖掘得到的正序列模式，生成相應(yīng)的負(fù)候選序列，具體步驟包括：對于包含k個元素的正序列模式，其負(fù)侯選序列是通過改變正序列模式中任意m個負(fù)元素得到的；m為整數(shù)且1≤m≤k,當(dāng)正序列模式中沒有連續(xù)的長度為1的元素時，則m的最大值為k。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于單項(xiàng)缺失的負(fù)序列模式在商品推薦中的應(yīng)用，其特征在于，所述步驟C，利用相關(guān)的正序列模式的支持度來計(jì)算負(fù)侯選序列的支持度，具體步驟包括：

①定義一個負(fù)侯選序列；

1-neglMS_ns是指負(fù)序列ns的子序列，并且該子序列是由MPS(ns)以及一個負(fù)項(xiàng)組成；

1-neglMSS_ns是指負(fù)序列ns中所有1-neglMS_ns組成的序列集合；

②一個含有m個元素并且其中含有n個負(fù)元素的負(fù)序列ns，對于1≤i≤n,在序列數(shù)據(jù)庫D中，負(fù)序列ns的支持度sup(ns)由式(i)、式(ii)計(jì)算得出：

負(fù)序列ns的支持度sup(ns)的計(jì)算方法如式(i)所示：

sup(ns)＝|{MPS(ns)}-∪ⁿ_i＝1{p(1-neglMS_i)}| (i)

采用式(i)獲得所有包含負(fù)序列ns的數(shù)據(jù)序列的sid，{MPS(ns)}是指所有包含MPS(ns)的數(shù)據(jù)序列的sid，∪ⁿ_i＝1{p(1-neglMS_i)}是指所有{p(1-neglMS_i)}組成的sid集合的并集；

當(dāng)負(fù)序列ns為時，負(fù)序列ns的支持度sup(ns)的計(jì)算方法如式(ii)所示：