数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术.本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法.并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘.     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘，可以得到商家感兴趣的销售信息，并根据这些信息进行针对性的营销，从而起到促进销售的作用。     

一种关联规则Apriori算法的优化

目前,数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容,关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性,本文提出了一种改进算法。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能在一定条件下提高关联规则挖掘的效率。     

基于数据挖掘技术的信用卡客户的信用评价

本文以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象,介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用,并通过weka软件进行实证分析,从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。     

加权Apriori算法优化及其在商品销售数据分析中的应用

针对数据挖掘中项目权重的模糊性问题,通过引入直觉模糊数表示项目的权重,并采用项目的权重和支持数计算事务的加权支持度、可能度、置信度,提出了一种基于直觉模糊数的加权Apriori算法。阐述了算法的改进思想,描述了算法步骤,并采用优化后的Apriori算法对商品销售数据进行挖掘分析。研究结果表明:改进算法解决了权重信息的模糊性问题,其挖掘结果更具价值。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

关联规则挖掘技术在零售业中的应用

简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,关联规则的基本理论,讨论了Apriori算法的核心内容,同时针对Apriori算法的不足,提出了解决方法,描述了几种优化算法。最后分析了关联规则挖掘在零售业中的应用。     

基于Apriori算法的四川省卷烟市场的研究

基于数据挖掘中的关联规则Apriori算法,对四川省卷烟市场数据进行研究,并提取出一些潜在的关联规则,这些关联规则对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

Aprior算法降低数据冗余的可行性研究

世界进入信息时代,各行各业被淹没在海量的数据里。数据仓库和数据挖掘成为规范和提升数据质量的一种有效手段。但是数据库、数据仓库以及存储数据的列表却存在大量的冗余数据和垃圾信息,降低了数据库存储能力,提高了数据处理的难度。冗余的数据成为消费资源的一种隐性成本。降低数据冗余成为必要。数据挖掘中的Apriori算法能够在消除冗余上发挥一定的功能。     

基于树形算法的社交网络用户真实性分析——以新浪微博为例

在网络日益发展的现代社会,微博已经成为了人们日常生活中非常重要的沟通和交流的工具,人们在微博中建立了庞大的社交关系网。随着微博优势不断的显现,其缺点也不断暴露:广告的泛滥,虚假用户的不断滋生使得微博的可信度不断降低。文章通过对新浪微博用户数据特征进行分析,从用户特征权重的角度结合数据挖掘中常用的决策树算法,规则算法和Apriori算法进行结果比对,从而得出判断新浪微博用户真实性的最优算法。     

谈改进的Apriori关联挖掘算法的实践应用

本文介绍了数据挖掘技术在图书馆中的应用,并运用改进的Apriori关联挖掘算法对安徽省图书馆自动化系统中读者流通库进行挖掘,并对挖掘出的结果及其意义进行评价,从而为图书馆读者管理、图书资源的采购提供决策支持.     

Web挖掘在电子商务系统中的应用

本文阐述了在电子商务应用中，利用Web挖掘技术，有效地将用户访问过程中的数据记录到日志文件中，并对日志文件进行有效地分析和挖掘；利用Apriori改进算法FT-树增长算法，找出对电子商务系统有指导作用的关联规律。     

零售业中数据挖掘技术的应用

本文叙述了数据挖掘的基本概念,介绍了数据挖掘的基本分析方法和数据挖掘中常用算法。最后根据某大型家电商场的实际销售数据,详细探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用。     

基于关联规则Apriori算法进行购物篮分析

关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则进行购物篮分析,首先介绍几种典型的关联规则挖掘算法原理,然后利用Apriori算法构造模型,采用Clementine12.0软件对选取的样本进行关联规则挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对购物篮进行挖掘是可行的、有效的,它为企业进行数据挖掘提供了一种新的参考依据,在数据分析及预测方面有广泛的应用前景。     

CRM中用Apriori算法评估客户兴趣度

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用。文章首先介绍Apriori算法的基本原则、方法,然后介绍兴趣关联规则的概念与实现方法,最后对用Apriori算法评估客户兴趣度进行了探讨。     

一种基于云计算的海量web数据挖掘算法

基于单一节点的数据挖掘系统在进行海量Web数据挖掘时存在存储与计算的瓶颈，利用云计算的分布式处理优势，提出一种能够在云计算环境下进行分布式处理的基于MapReduce的PageRank算法，将云计算融入Web数据挖掘来解决Internet上广域分布的海量数据挖掘问题。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。     

关于云计算的Web数据挖掘方法

本文首先介绍了云计算数据挖掘的相关知识,随着Internet的普及和数据的海量增加,二者相结合能解决数据挖掘的瓶颈问题,是今后的一个发展方向。本文重点针对不同的数据类型采用的基于云计算挖掘算法进行了对比,为基于云平台的数据挖掘系统的开发提供了支持。云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施,为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇。     

数据挖掘技术在高校就业中的应用

数据挖掘是从大量的数据中获取有用知识的过程。结合当前高校毕业生就业难的为问题，从数据挖掘的角度利用决策树C4．5算法对往届已就业同学的基本情况进行了分类，找出帮助学生顺利就业的一些规律，对学生更好的就业具有一定的指导意义。