本文關鍵詞：基于關聯規(guī)則的數據挖掘方法及其在電子商務網站中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著電子商務和數據挖掘的發(fā)展,數據挖掘在電子商務中的應用將面臨著更多的機遇和挑戰(zhàn)。由于數據存在著不確定性,而且數據大多數是非線性、雜亂無章的,因此如何處理好這些數據,并使這些數據更好的服務于電子商務,也就成了數據挖掘的一個重點研究內容。而關聯規(guī)則挖掘方法能夠有效的尋找出數據之間的聯系,因此關于關聯規(guī)則挖掘的研究成為現在數據挖掘技術的熱門方向。 本文首先介紹了數據挖掘各項技術,主要包括數據挖掘的工作流程、數據挖掘的常用算法及其應用,是對數據挖掘理論知識的簡單介紹。其次,對關聯規(guī)則的數據挖掘方法進行闡述,主要是對關聯規(guī)則的定義和關聯規(guī)則的一些性質做了深入的討論。再次,通過對原有Apriori算法的研究分析,以關聯規(guī)則相關的定理和推論以及優(yōu)化算法的思想為基礎,對原有算法進行了優(yōu)化,并通過仿真實驗比較了原有算法和優(yōu)化的算法在執(zhí)行效率上的差別,提高了算法執(zhí)行效率。最后,通過某一電子商務網站購物數據,實證研究了優(yōu)化算法在現實當中的應用,并證明了該算法在實際的應用中縮短了搜索時間,提高了實際的執(zhí)行效率。
【關鍵詞】：數據挖掘 電子商務 關聯規(guī)則 Apriori算法
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 致謝7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 數據挖掘概述12
• 1.3 國內外研究現狀12-14
• 1.4 內容框架14-16
• 第二章 數據挖掘技術分析16-22
• 2.1 數據挖掘的工作程序16-18
• 2.2 數據挖掘常用算法18-19
• 2.3 數據挖掘任務類型概述19-21
• 2.4 本章小結21-22
• 第三章 面向關聯規(guī)則Apriori 算法的改進22-35
• 3.1 關聯規(guī)則的基本概念22-25
• 3.1.1 關聯規(guī)則釋義22-23
• 3.1.2 關聯規(guī)則的定義和種類23-24
• 3.1.3 關聯規(guī)則的相關性分析24-25
• 3.2 關聯規(guī)則挖掘的Apriori 算法25-28
• 3.2.1 Apriori 算法25-27
• 3.2.2 Apriori 性質27
• 3.2.3 Apriori 算法的優(yōu)化27-28
• 3.3 改進Apriori 算法28-31
• 3.3.1 相關定理和推論28-29
• 3.3.2 改進算法的主要思想29-30
• 3.3.3 改進算法的實現30-31
• 3.4 算法仿真31-34
• 3.5 本章小結34-35
• 第四章 關聯規(guī)則Apriori 算法在電子商務網站中的應用35-46
• 4.1 數據挖掘算法在電子商務應用中的主要問題35-36
• 4.2 數據挖掘在電子商務中的應用36-38
• 4.3 關聯規(guī)則Apriori 算法在電子商務網站中的實證研究38-44
• 4.3.1 關聯規(guī)則方法的應用分析38-39
• 4.3.2 實證研究39-44
• 4.4 關聯規(guī)則Apriori 算法在電子商務網站中的應用分析44-45
• 4.5 本章小結45-46
• 第五章 工作總結和展望46-48
• 5.1 工作總結46-47
• 5.2 工作展望47-48
• 參考文獻48-51

【引證文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 賴振丹;龐寧;陳偉平;;數據挖掘在企業(yè)信息化管理中的應用研究[J];中國商貿;2012年07期

中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

1 施麗;基于數據挖掘的電子商務經營分析系統(tǒng)研究[D];北方工業(yè)大學;2012年

2 董小格;基于數據挖掘的焊件質量診斷技術研究[D];東北石油大學;2012年

  本文關鍵詞：基于關聯規(guī)則的數據挖掘方法及其在電子商務網站中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：419009