关联规则挖掘技术与第三方物流企业营销决策研究

本文在介绍关联规则挖掘技术的基础上,结合实例对关联规则的应用进行了详细论述,实证研究表明,在物流企业信息管理中应用关联规则挖掘技术进行分析,不仅在技术上是可行的,而且有助于第三方物流企业根据挖掘发现的内在关联规律及时进行营销分析并作出科学决策.     

关联规则挖掘技术在商场中的应用

在关联规则数据挖掘概念的基础上,分析了关联规则挖掘技术实施的步骤,并从商品关联挖掘分析、销售营业员评价挖掘分析两个方面提出了关联规则数据挖掘技术在商场中的应用。     

基于数据流的频繁闭项集挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘的一项重要技术,它主要是通过频繁闭项集挖掘得到关联规则。因此,频繁项集挖掘算法的性能对关联规则挖掘算法起到了决定性的作用。基于数据流的频繁闭项集挖掘能针对数据流有效地挖掘频繁闭项集,本文主要分析基于数据流的频繁闭项集挖掘算法及其在关联规则挖掘中的应用。     

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。     

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。     

基于ALT算法的入侵检测分析系统的研究

针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在的效率低、需要反复访问数据库等,在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题。提出了基于关联规则挖掘算法的ALT算法,设计了基于ALT算法的入侵警报检测系统模型,通过实验证明ALT算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其它算法。     

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。     

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。     

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。     

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。     

时态关联规则在股市走势分析中的应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点。本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用。选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则。     

基于关联规则挖掘的商业银行信贷产品交叉营销研究

交叉营销是商业银行开展营销活动、进行客户关系管理,降低成本、增加利润的关键。关联规则挖掘能够分析银行海量交易数据获得潜在规则,为商业银行交叉营销提供强有力的支持。采用关联规则分析中的Apriori和Carma算法,从信贷产品类别和具体产品两个层面,对商业银行信贷产品的年度交易记录进行数据挖掘。研究结果显示,关联规则挖掘应用于商业银行信贷产品交叉营销研究是可行的和有效的,对于已购买不同种类、不同具体产品的客户,需要综合考虑关联规则的具体形式、支持度、置信度等各方面,制定批量营销、精准营销、套餐营销等不同的交叉营销策略。     

基于食品检验数据的关联规则研究

食品安全监管数据量大、隐含的信息以及数据之间的规律不易被发觉。本文研究了Excel数据挖掘模块的关联规则对食品检测数据进行挖掘的方法,研究结果表明,关联模型得出的规则对食品安全监管有一定的指导意义。     

时态关联规则在股市走势分析中自勺应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点.本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用.选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则.     

基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。