贝叶斯分类特征

离散值

说明

用户ID

${\text{U}}_i$

用户ID

店铺ID

${\text{S}}_j$

店铺ID

用户 ${\text{U}}_i$ 对店铺 ${\text{S}}_j$ 的忠诚度(C₁)

${\text{C}}_{\text{1}}=\text{c}\left(\text{c}\in \left\{0,1,2,3,4,5,6\right\}\right)$

c的具体值是k-means算法聚类后的结果，其中0表示用户 ${\text{U}}_i$ 在店铺 ${\text{S}}_j$ 未使用过支付宝。

购买店铺 ${\text{S}}_j$ 之前用户购买店铺S的数量(C₂)

$S=\left\{{\text{S}}_{\text{1}},{\text{S}}_{\text{2}},\cdots ,{\text{S}}_k,\cdots ,{\text{S}}_{\text{n}}\right\}$

$C_2=\left\{{\text{c}}_{\text{1}},{\text{c}}_{\text{2}},\cdots ,{\text{c}}_k,\cdots ,{\text{c}}_{\text{n}}\right\}$

S是利用关联规则的计算结果获取购买店铺 ${\text{S}}_j$ 之前可能购买的n个店铺， ${\text{c}}_k$ 对应第k个店铺的数量。

购买同类店铺的数量(C₃)

${\text{C}}_{\text{3}}=\text{c}\left(\text{c}\in \text{N*}\right)$

在与店铺 ${\text{S}}_j$ 相同类型的店铺支付次数，c仅表示一个数值。