隨著經(jīng)濟的發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。為加快旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，合理的進行資金投入和配套設(shè)施布局，制定科學(xué)的旅游決策將非常重要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)對許多行業(yè)和領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，由于它能夠發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)項之間有趣的聯(lián)系，可以為決策的制定提供依據(jù)。本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入旅游產(chǎn)業(yè)。找出其中的隱含聯(lián)系為旅游業(yè)的科學(xué)決策提供依據(jù)。本文在研究關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的基礎(chǔ)上，對已有的Apriori算法進行了改進。對于頻繁項集的挖掘過程，提出了基于垂直分布的Apriori-Evo算法；對于規(guī)則的生成過程，設(shè)計了交互式的規(guī)則產(chǎn)生算法并提出了強關(guān)聯(lián)規(guī)則、動態(tài)置信度的概念。最后，根據(jù)旅游行業(yè)的特點嘗試將新算法和改進應(yīng)用于旅游行業(yè)，對旅游數(shù)據(jù)進行了挖掘。經(jīng)過測試新算法在挖掘的效率和規(guī)則有效性上都優(yōu)于Apriori算法，對旅游數(shù)據(jù)的挖掘也取得了很好的效果。 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的背景和目的
    1.2 課題的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的章節(jié)安排
第二章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
        2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念
        2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)
        2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程
        2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
        2.1.5 數(shù)據(jù)挖掘的研究發(fā)展
    2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述
        2.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念
        2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類
    2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
        2.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟
        2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的分類
    2.4 Apriori 算法研究
        2.4.1 Apriori 算法描述
        2.4.2 Apriori 算法的挖掘?qū)嵗?br>        2.4.3 Apriori 算法的不足
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于垂直分布的頻繁項集挖掘算法
    3.1 Apriori 算法的改進方法
        3.1.1 頻繁項集的性質(zhì)
        3.1.2 對 Apriori 算法的改進
    3.2 基于垂直分布的 Apriori-Evo 算法
    3.3 Apriori-Evo 算法實例
    3.4 兩種算法挖掘步驟的對比
    3.5 本章小結(jié)
第四章 關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成
    4.1 規(guī)則生成的研究
    4.2 采用了用戶交互的規(guī)則生成算法
    4.3 采用動態(tài)置信度閾值的規(guī)則生成
    4.4 規(guī)則的興趣度
    4.5 本章小結(jié)
第五章 旅游數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
    5.1 旅游業(yè)背景介紹
    5.2 旅游數(shù)據(jù)的特點
        5.2.1 旅游數(shù)據(jù)的來源
        5.2.2 旅游數(shù)據(jù)的特征分析
    5.3 挖掘系統(tǒng)設(shè)計
        5.3.1 系統(tǒng)模型
        5.3.2 實驗環(huán)境
        5.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    5.4 挖掘算法的實現(xiàn)
        5.4.1 Apriori 算法對數(shù)據(jù)的挖掘
        5.4.2 新算法的實現(xiàn)
        5.4.3 挖掘結(jié)果分析
    5.5 算法性能的比較
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 本文的創(chuàng)新點及展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號：3668984