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。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用研究

随着Internet技术的不断发展,电子商务已是企业发展的大势所趋.对于"时间就是金钱,商机稍纵即逝"的市场规则而言,如何主动获知客户喜好并开发其购买潜力,最快找到相应优势商品成了电子商务一个十分重要的问题.数据挖掘是一种工具,其技术源于商业的直接需求,而关联规则是其一种重要的方法,因此在各种商业领域都存在广泛的使用价值.     

数字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。     

关联规则挖掘在网上竞拍中的应用

通过合并订单的方式对拍卖数据进行关联规则挖掘,结果验证关联规则挖掘方法具有可行性和有效性。在拍卖网站中应用数据挖掘技术对拍卖双方及网站都有益处,拍卖网站可以通过数据挖掘引擎对日常积累的拍卖数据进行深度挖掘,挖掘出买家的行为偏好,打造个性化推荐栏,向其智能展示符合其兴趣偏好和拍卖意图的拍品,可以帮助买家快速找到所需要的拍品,活跃网站气氛,增加网站佣金收入。     

关联规则挖掘算法在网页浏览序列中的应用研究

针对用户网页浏览行为的真实数据,将关联规则数据挖掘算法应用于用户网页浏览序列中,对系统中存在的大量数据进行挖掘,从中提取出潜在的有用的信息,得到用户网页浏览的一般规律。     

关联规则挖掘在商务中的应用研究

关联规则是事件发生中诸要素之间存在的关系性和规律性。在商务活动中也存在关联规则,寻求关联规则的方法即为关联规则挖掘。当前,国外关联规则在商务活动中应用广泛,但在我国却存在"数据海量,信息缺乏"的现状,因此,急需进行关联规则的挖掘研究与应用。     

关联规则在商务网络管理中的应用

本文分析了电子商务网络管理告警信息的目标数据结构,应用基于散列技术的关联规则算法和数据集增量更新算法,挖掘告警信息中的有意义关联规则,这些关联规则作为先验知识指导网络故障定位、故障发现和故障预测,以提高网络可靠性和可用性。     

关联规则在教学评价中的应用研究

关联规则是数据挖掘中一个飞速发展的领域,不断得到发展和创新,而如何将这一技术应用于教学管理和评价中,需要做更深一步的开发与研究。本文将关联规则与高校课堂教学评价相结合,从评价信息库中挖掘得出教师性别、年龄、职称、学历等因素和教学效果之间的内在联系,使关联规则为教学提供理论支持。     

基于关联规则的apriori挖掘算法改进

关联规则挖掘是-种主要的也是用途最广的数掘挖掘方法.本文首先对关联规则挖掘及其经典apriori算法作了介绍,然后针对apriori算法的缺陷,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,充分地证明了改进算法的性能优势.     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

关联规则挖掘Apriori算法的一种改进

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,但在算法执行中,会多次扫描数据库并产生大量的候选集,导致算法效率降低。在分析Apriori算法的基础上,利用任何一个频繁k+1项集一定可以表示成一个频繁k项集与一个频繁1项集的交集这一性质,产生频繁项集,并减少扫描数据库的次数,提高算法的效率,实验结果也表明,改进算法比Apriori算法有更好的性能。     

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.     

基于关联规则的银行潜在客户挖掘研究

电子商务的迅速发展,电子理财产品的崛起,对传统银行的服务造成前所未有的冲击。针对在当前情况下银行如何有效保留老客户挖掘新客户进行研究,将FP-树频繁集算法引入到银行管理销售中,实际应用后表明效果良好,具有一定的实用价值。     

一种改进的关联规则挖掘算法在自选餐厅的应用研究

本文详细分析传统关联规则Apriori算法的不足,提出了一种改进的关联规则快速挖掘算法。并使用该算法对某自选餐厅消费信息进行数理分析和仿真实验,挖掘了隐含的有用信息,具有重要的实用价值。     

关联规则在招生决策中的应用研究

目前招生问题已成为制约高职院校生存与发展的关键,而每年的招生录取和新生报到信息中蕴含着大量的有效信息。本文通过对招生决策数据仓库运用基于二进制的关联规则技术,从中挖掘有利于招生的规则,为招生决策的制定提供参考。     

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。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策.     

多维关联规则挖掘算法研究及应用

挖掘多维频繁项集是关联规则挖掘中的一个重要方向.本文提出了一种基于维约束和哈希枝术的多维关联规则挖掘算法-CPH算法,该算法采用维搜索技术对维进行约束,在此基础上利用哈希技术减少候选2-项集的数量,并采用压缩事务数据库技术对数据库进行剪枝,减少算法扫描数据库的次数,从而提高了多维频繁项集的求解效率.