关联规则算法(Apriori算法)对超市商品间销售分析.doc

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  • 更新时间:2020-03-20
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摘 要:随着计算机技术的飞速发展,快速增长的数据量与匮乏的信息量形成了鲜明的对比,要想从中挖掘出有价值的信息,就要对数据进行专业化处理。本文简单介绍了数据挖掘与关联规则,并采用关联规则算法对超市商品间的销售进行了分析,同时对关联规则算法(Apriori算法)进行了改进,并将基本算法与改进后的算法——AprioriTid算法、DHP算法、Partition算法进行了比较,改善了关联规则算法的缺陷,得到了一些有用的信息,将有利于提高超市的销售额,增强市场竞争力。

关键词:数据挖掘,关联规则,关联规则算法,AprioriTid算法,DHP算法,Partition算法

 

目录

摘要

Abstract

1 引言 5

1.1 研究的背景与现状 5

1.2 研究的必要性 5

1.3 论文的研究内容与结构 6

2 关联规则挖掘算法——Apriori算法 6

2.1 数据挖掘 6

2.2 关联规则 7

2.3 在超市消费关联性中的研究 8

3 对Apriori算法的改进14

3.1 AprioriTid算法14

3.2 DHP算法20

3.3 Partition算法23

4 算法对比23

5 总结与展期24

参考文献 25

致谢 26


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