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。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在商品销售预测方面的应用

本文主要从商品销售的同周期或近期销售的海量数据出发,把每一条购买记录做为一个事物,构成事务数据库,给定一个频率阙值,利用Apriori算法或改进算法,求出事物数据库的频繁项集,在频繁项集中,一方面可以统计出频率高的商品,进而可以对这些商品销售做出相应策略;另一方面,笔者又对频繁项集构成的商品样本集合进行归类,为决策者提供商品销售周期短的一些分类商品数据。     

基于Apriori算法的拆零货架储位优化分析

现代电商物流中心虽然引进了各类智能设备,但传统的储位设计有待更新,智能设备与传统储位布局之间的冲突使得仓储作业效率低下、成本高昂。基于Apriori算法对现代电商物流中心的储位优化构建了简单的关联模型,通过挖掘的关联规则对商品储位进行优化,以提高仓储中心的运作效率。     

大数据驱动下移动货架的货位优化研究

随着商品经济的发展,海量的商品种类和订单数量使得传统的仓储设施无法满足发展的需要。通过利用Apr i or i算法挖掘以往销售订单中的频繁项集,并根据频繁项集的结果对商品进行分组,之后排除已经在商品组中的商品,通过不断地降低支持度阈值对剩下订单中的商品进行挖掘,直到大部分的商品均分配到商品组中,将剩余的商品根据销量来分配商品组,这样大部分商品组中的商品都是经常在同一订单中出现的。再将这些商品组分配到货架上,从而在拣选的过程中减少货架搬运数量,提高拣选效率,降低拣选成本。     

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.     

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。     

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。     

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.     

利用Apriori算法对在线教学的分析

2020年上半年受新冠肺炎疫情的影响,我国高校的教学工作都是在线教学.本文利用Apriori算法对独立院校的《高等数学》课程的在线教学进行分析,探讨影响网络学习效果的因素,为提高网络教学的质量提供决策支持.     

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。     

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。     

房地产CRM的挖掘算法应用

本文重点讨论了在CRM中应用关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题。对调查数据进行了挖掘得出了较多有价值的模型和规则,并比较客观地反映了城市居民对住房的需求情况。     

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.     

基于图书馆借阅行为数据的关联分析

本文主要介绍了关联规则的基本概念和使用方法,并且对高校图书馆的借阅数据进行挖掘,获得了图书馆之间的一些关联规则以及学生借阅时的偏好,这些结果对于图书馆提高服务质量提供了有力保障。     

购物篮分析在零售业中的应用研究

目前,国内外许多零售业运用和采纳了一种叫做购物篮分析的分析工具,它作为一种量化的分析工具,为企业在进行经营活动时提供强有力的支持,也为企业如何进行营销战略决策以及理性制定营销组合策略提供了帮助。而通过关联规则中Apriori算法构建的"购物篮分析"模型,根据事务数据库中顾客的交易数据,挖掘出顾客购买的各种商品之间的联系,为商家制定合理的营销策略提供了帮助。     

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.