發(fā)布時間：2018-04-19 11:12

  本文選題：數據挖掘 + 關聯(lián)規(guī)則��； 參考：《華中師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著計算機科學技術的不斷向前發(fā)展,人類的生活變得越來越智能化,人類正進入一個全新的信息化、科技化的時代。在信息化的今天,數據的獲取成為一件相對簡單的事情。其原因在于數字化技術的廣泛應用;此外,互聯(lián)網的普及應用,網民的數量越來越多,從而給人類帶來了海量的信息,也為人類的研究和探索提拱了便利。數據挖掘是從數據中挖掘出有價值的、人類所不知道的信息,而關聯(lián)規(guī)則算法挖掘就是其研究和探索的一個重要領域。本文簡單介紹了關聯(lián)規(guī)則算法的一些基本概念,并探討分析了其在“購物籃分析”中的應用。國內外研究者研究了數據挖掘與“購物籃分析”在超市中的關系,并研究一系列問題。如采取怎樣的銷售策略、怎樣去銷售產品以及在超市中如何擺放產品等進行了大量的研究。在上述的背景下。本文主要是希望對關聯(lián)規(guī)則算法進行深入的研究,及其在“購物籃分析”中的實現(xiàn)問題,以及把分析出的結果如何應用到實際決策中。本文主要進行了以下探討:(1)對數據挖掘技術的項目背景及國內外現(xiàn)狀做了簡單介紹,探討了其應用領域的廣泛性、效益性,并提出該技術在超市中的作用。(2)接下來,簡單介紹了數據挖掘的一些相關概念,及其在理論上探討數據挖掘的任務。在此基礎上,介紹了實際工作中,其挖掘的一般性流程。(3)接著,對關聯(lián)規(guī)則算法進行了全面的分析,特別是對經典的Apirori算法進行深徹的剖析和研究。并就其經典算法進行舉例分析。(4)關聯(lián)規(guī)則應用性研究。就是將關聯(lián)規(guī)則算法與“購物籃分析”的實際問題相結合。首先,對“購物籃分析”的基本理論和方法進行了簡單介紹,用R軟件進行頻繁項集的生成,再根據頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則,并將關聯(lián)規(guī)則結果可視化,并利用商品之間互相的聯(lián)系,實現(xiàn)了商品擺放次序的優(yōu)化。對分析的過程和結果進行了闡述和說明,從而為超市在決策時提拱了更多理論支持。
[Abstract]:With the continuous development of computer science and technology, human life has become more and more intelligent, and mankind is entering a new era of information, science and technology.In the information of today, the acquisition of data has become a relatively simple thing.The reason lies in the wide application of digital technology; in addition, with the popularization of the Internet, the number of Internet users is increasing, which brings massive information to human beings, and also facilitates the research and exploration of human beings.Data mining is a kind of valuable and unknown information from data, and association rule mining is an important field of research and exploration.This paper briefly introduces some basic concepts of association rule algorithm and discusses its application in shopping basket analysis.Researchers at home and abroad have studied the relationship between data mining and shopping basket analysis in supermarkets and a series of problems.Such as how to take the sales strategy, how to sell products and how to put products in the supermarket and so on a lot of research.Against the above background.In this paper, we hope to study the association rules algorithm and its implementation in "shopping basket analysis", as well as how to apply the analysis results to the actual decision-making.This paper mainly discusses the project background of data mining technology and the present situation at home and abroad, discusses its wide application and benefit, and puts forward the function of this technology in supermarket.This paper briefly introduces some related concepts of data mining, and discusses the task of data mining in theory.On this basis, the general process of mining is introduced. Then, the association rule algorithm is analyzed comprehensively, especially the classical Apirori algorithm.An example is given to analyze the application of association rules.It is to combine the association rule algorithm with the practical problem of shopping basket analysis.Firstly, the basic theory and method of "shopping basket analysis" are introduced briefly. The frequent itemsets are generated by R software, then association rules are generated according to frequent itemsets, and the results of association rules are visualized.By using the relationship between commodities, the order of commodity placement is optimized.The process and results of the analysis are expounded and explained, thus providing more theoretical support for supermarket decision-making.
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;F274

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：1772855