本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法關(guān)聯(lián)規(guī)則的零售戶行為特征挖掘

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【摘要】：針對終端零售數(shù)據(jù)的龐大以及大多數(shù)分散存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫的多個表中的特點,采用遺傳算法和Apriori相結(jié)合的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來對零售戶行為特征進行提取。首先對數(shù)據(jù)進行清洗和集成預(yù)處理,使后續(xù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘更加精確可靠,再將遺傳算法應(yīng)用于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中,對零售戶銷售記錄中地址、業(yè)態(tài)、規(guī)模、統(tǒng)價、銷量等多關(guān)系屬性進行Apriori關(guān)聯(lián)分析,尋找記錄中屬性間的彼此聯(lián)系,將產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用到企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中,使企業(yè)更好的預(yù)測零售戶行為,讓營銷變得更主動、更精準(zhǔn),具有較好的應(yīng)用前景。
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)信息學(xué)院;
【分類號】：TP311.13;TP18
【正文快照】： 針對零售戶行為特征挖掘算法雖然傳統(tǒng)的Apriori算法就能夠比較準(zhǔn)確地挖掘出用戶需要的關(guān)聯(lián)規(guī)則[1],但是其挖掘效率低,而且頻繁的掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫增加了系統(tǒng)的負擔(dān),浪費時間和空間。因此本文采用將遺傳算法應(yīng)用于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中,充分發(fā)揮遺傳算法的優(yōu)良性能,來提高處

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本文編號：1300455