發(fā)布時間：2017-04-27 18:15

  本文關(guān)鍵詞：商品關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的更新,數(shù)據(jù)挖掘作為新的研究方向,已經(jīng)應(yīng)用于商業(yè),它的迅速發(fā)展提供了更多商機(jī),刺激著商業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。因此選擇商品關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究擁有更重要的意義。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)之間的相聯(lián)關(guān)系,數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域是研究最廣泛的課題。采用Apriori算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),通過分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,可以預(yù)測未來的商品之間的聯(lián)系趨勢。本文以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的原理,嘗試使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測商品關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的之間聯(lián)系,使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日常生活中愈加普遍。數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法算法是一種來尋找項目的所有集合的支持,不能少于最小支持度的算法。該算法在首次個別項目的支持計數(shù)和頻繁項被確定。在以后每次傳球,種子的設(shè)置項集發(fā)現(xiàn)頻繁在前面?zhèn)髑驎a(chǎn)生新的潛在頻繁項集,并且它們的實際支持是傳過來的數(shù)據(jù)中計算,也就是說頻繁項集是確定的,并且它們稱為種子為下傳。重復(fù)此過程,直到?jīng)]有新的頻繁項集出現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),通過分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,可以預(yù)測未來的發(fā)展趨勢,以便相關(guān)從業(yè)人員做出正確的決策,提高效益。
【關(guān)鍵詞】：Apriori算法 關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘 支持度 置信度
【學(xué)位授予單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-10
• 1 緒論10-13
• 1.1 數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生背景、主要特點與任務(wù)10-11
• 1.1.1 產(chǎn)生背景10
• 1.1.2 進(jìn)化和演變過程10
• 1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的主要特點10-11
• 1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)11
• 1.2 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)11-12
• 1.3 操作方法12
• 1.4 數(shù)據(jù)挖掘研究的現(xiàn)狀12-13
• 1.5 文章組織結(jié)構(gòu)13
• 2 數(shù)據(jù)立方體技術(shù)、關(guān)聯(lián)相關(guān)、模式和算法13-22
• 2.1 數(shù)據(jù)立方體13-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)立方體一般策略13-14
• 2.1.2 數(shù)據(jù)立方體計算方法14
• 2.1.3 立方體技術(shù)處理高級查詢14-15
• 2.1.4 數(shù)據(jù)立方體空間的多維數(shù)據(jù)分析15
• 2.1.5 支持度和信任度15
• 2.1.6 項集和頻繁項集15-16
• 2.1.7 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘步驟16
• 2.1.8 空間和時間關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)16
• 2.1.9 數(shù)據(jù)相關(guān)性16-18
• 2.2 Apriori算法18-21
• 2.2.1 Apriori簡介18
• 2.2.2 Apriori描述18-19
• 2.2.3 算法的優(yōu)化19-20
• 2.2.4 多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘20-21
• 2.3 Apriori Tid21-22
• 2.3.1 序列模式21
• 2.3.2 兩階段策略21
• 2.3.3 改進(jìn)的Apriori型頻繁模式挖掘21-22
• 2.4 本章總結(jié)22
• 3 關(guān)聯(lián)商品模型及優(yōu)化22-28
• 3.1 規(guī)則學(xué)習(xí)和決策22-23
• 3.2 決策樹23-24
• 3.2.1 組成及歸納23
• 3.2.2 畫法23-24
• 3.2.3 優(yōu)點24
• 3.2.4 缺點24
• 3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分類和模型24-25
• 3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分類24-25
• 3.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型25
• 3.4 分類器25-26
• 3.4.1 分類器概述25-26
• 3.4.2 分類算法的種類及特性26
• 3.5 分類器閾值26-28
• 3.5.1 最小支持度閾值26
• 3.5.2 置信度閾值26-27
• 3.5.3 閾值優(yōu)化27-28
• 3.6 本章小結(jié)28
• 4 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則商品的模型的應(yīng)用28-33
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘市場的提出28
• 4.2 關(guān)聯(lián)商品分析方法和過程28-32
• 4.3 本章小結(jié)32-33
• 5 結(jié)論33-34
• 參考文獻(xiàn)34-36
• 致謝36

【相似文獻(xiàn)】

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