连锁商业数据的"分布异构"和"地域差异"特性,使得传统决策树算法难以满足其跨区域的数据挖掘要求.通过分析不同地域经济水平、人口规模等地域经济因素对连锁商业网点销售行为的影响特征,提出将地域因素引入到连锁商业的分布式数据挖掘模型中;并在定义地域因子、决策树特征和决策树特征差异率等概念的基础上,提出了由地域分枝算法模块、特征差异算法模块和分店子树构造算法模块构成的RDT算法.通过在浙江某连锁商业集团杭州、绍兴、宁波、温州、台州、丽水和金华七个地市门店的实证分析,充分验证了算法模型的有效性.
连锁商业 分布式 决策树 地域因素