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清华大学学报(自然科学版)  2015, Vol. 55 Issue (11): 1178-1183    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2015.21.010
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基于层次分裂算法的价格指数序列聚类
褚洪洋, 柴跃廷, 刘义
清华大学自动化系, 电子商务交易技术国家工程实验室, 北京 100084
Cluster analysis of a price index series based on the hierarchical division algorithm
CHU Hongyang, CHAI Yueting, LIU Yi
National Engineering Laboratory for E-Commerce Technology, Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China
全文: PDF(1089 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 目前,中国国家统计局发布的消费者价格指数不包含网购部分。随着电子商务的快速发展,网购价格指数的发布已经成为亟待解决的问题。互联网环境下,网购交易数据能够实时获取,因此网购价格指数应当更为准确可靠。然而,由于企业对商品分类标准不同,分类价格指数的计算需要首先解决基本价格指数的分类问题。该文提出一种基于层次分裂算法的价格指数序列聚类方法,选择基于相关系数的距离和Manhattan距离作为距离度量,分两步对价格指数序列进行聚类。算法通过设置不同的终止条件停止分裂,不需要事先设置簇数。引用实例对算法进行验证,有效划分了226组价格指数序列中的219组,取得了较好的聚类效果。
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褚洪洋
柴跃廷
刘义
关键词 价格指数序列层次分裂算法基于相关系数的距离Manhattan距离    
Abstract:At present, e-commerce trade is not included in the consumer price index published by the National Bureau of Statistics of China. With the rapid development of e-commerce, the development of an online consumer price index(CPI) has become an urgent problem. Online transaction data supports real-time access and corresponds to actual transactions. Therefore, an online CPI should be more real-time and more accurate than the traditional CPI. However, the calculation of a classification price index requires classification of elementary price indexes, because there are differences in the classification standards used by different enterprises. This paper describes a hierarchical division algorithm for cluster analyses of price index series, which uses a correlation coefficient based distance and the Manhattan distance to measure the distances between price index series and then divides the series by two steps. The method uses ending conditions to stop the divisions, so that the cluster count need not be preset. Finally, the method is applied to practical cases with 219 of 226 price index series effectively divided, which indicates a good clustering result.
Key wordsprice index series    divisive hierarchical clustering method    correlation coefficient based distance    Manhattan distance
收稿日期: 2014-11-25      出版日期: 2015-11-15
ZTFLH:  TP391.4  
通讯作者: 柴跃廷,教授,E-mail:chaiyt@tsinghua.edu.cn     E-mail: chaiyt@tsinghua.edu.cn
引用本文:   
褚洪洋, 柴跃廷, 刘义. 基于层次分裂算法的价格指数序列聚类[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2015, 55(11): 1178-1183.
CHU Hongyang, CHAI Yueting, LIU Yi. Cluster analysis of a price index series based on the hierarchical division algorithm. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2015, 55(11): 1178-1183.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2015.21.010  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2015/V55/I11/1178
  图1 服装类和耐久商品价格指数序列
  图2 服装类和耐久商品剩余部分价格指数序列
  图3 相关性度量中无法区分的类别
  图4 价格指数序列层次分裂算法细节
  表1 各簇包含的价格指数序列
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