商品銷售相關(guān)性研究一直受到學(xué)者們的關(guān)注，在商品銷售相關(guān)性領(lǐng)域，研究主要圍繞購物籃分析（MBA）展開。傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了商品被同時(shí)購買的概率，關(guān)聯(lián)規(guī)則涉及的商品被購買的時(shí)間和商品被購買的數(shù)量等信息不能很好地從傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則獲取。這些信息對于零售業(yè)具有重要意義，能夠幫助零售業(yè)企業(yè)科學(xué)進(jìn)行商品促銷等活動(dòng)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)商品銷售數(shù)據(jù)中相似時(shí)間段和相似銷售趨勢，當(dāng)不同商品相似銷售趨勢發(fā)生在同一時(shí)間段，商品之間極有可能具有相關(guān)性。另外，通過這種研究能夠發(fā)掘局部時(shí)間內(nèi)強(qiáng)關(guān)聯(lián)，但整體關(guān)聯(lián)程度不強(qiáng)的商品。這些商品往往被強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則所忽視，但是更有指導(dǎo)和實(shí)踐意義。由于這些相關(guān)關(guān)系和傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法不同，通過對商品銷售時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，利用矩陣畫像（Matrix Profile）尋找最相似子序列片段，來發(fā)現(xiàn)商品銷售數(shù)據(jù)局部相關(guān)性甚至商品的弱關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明，通過銷售數(shù)據(jù)興趣模式挖掘，可以發(fā)現(xiàn)商品之間確實(shí)存在局部關(guān)聯(lián)性，能夠幫助企業(yè)的商品供貨和促銷決策提供理論和技術(shù)支持。
