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苏州大学硕士学位论文关联规则挖掘算法及其在购物篮分析中的应用研究姓名：刘锡铃申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：邓伟20091001关联规则挖掘算法及其在购物篮分析中的应用研究摘要现阶段，零售业购物篮分析市场决策层越来越重视从销售数据中寻求产品与产品、产品...
关联规则挖掘的对象是事务数据库,借助于条形码技术,使得挖掘的收集变得更容易、更完整,从而可以存储大量的事务数据。.关联规则挖掘的一个典型应用是购物篮分析。.在超市购物篮分析中可以认为每个事务表示一个顾客的购买行为,而事务对应的项目表示...
购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业研究的重点问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究客户的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。
在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，现实生活中...
关联规则数据挖掘算法用于寻找给定数据集中数据项之间的有趣的关联或相关关系,是目前用于购物篮类问题分析的主要方法。由于图书馆是人们获取知识非常重要的地方,对图书馆信息进行数据挖掘具有重要的学术价值和广阔的应用前景。
什么是购物篮分析单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮。其思想是分析商品与商品之间的关联（如经典啤酒和尿布）。常用算法分为两种：不考虑购物顺序的关联规则；以及考虑购物顺序的序贯模型。
要：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…
购物篮分析是关联分析的一种重要应用：通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮的不同商品之间的关联，研究客户的购买习惯，从而辅助零售企业制定营销策略。.本案例将使用最为经典的Apriori算法实现购物篮分析。.我们用X->Y表示关联规则，回顾一下...
关联规则算法在图书借阅管理中的应用研究,关联规则,决策支持,Apriori算法,辅助分析,频繁项集。关联规则数据挖掘算法用于寻找给定数据集中数据项之间的有趣的关联或相关关系,是目前用于购物篮类问题分析的主要方法。由于图...
我们做关联规则挖掘，比如购物篮分析，我们的购物清单数据肯定是相当稀疏的，超市的商品种类有上10000种，而每个人买东西只会买几种商品，这样如果用矩阵形式表示数据显然浪费了很多的存储空间，我们需要用稀疏数据表示，看我们的购物清单…