【摘 要】
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虽然很多研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究,然而对于零售业目前仍没有一个普遍认为最好的标准来判断规则的实用性;同时,零售商经常抱怨不知道怎样使用关联规则
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虽然很多研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究,然而对于零售业目前仍没有一个普遍认为最好的标准来判断规则的实用性;同时,零售商经常抱怨不知道怎样使用关联规则来优化其业务,这使得关联规则不能有效地在零售业的决策过程中发挥作用。本文通过分析零售业数据库来了解顾客的购买行为,对挖掘出的结果做解释,在一定程度上应用关联规则技术来解决现实商业问题,对本研究领域具有一定的帮助。本文主要研究成果有:(1)针对已有算法在挖掘零售业事务数据库的弱点,提出了FP-growth算法的改进算法Matrix-FP-growth算法,引入了矩阵来生成频繁项目集,实验显示,本算法有效地控制了挖掘的时间,在实际挖掘过程中,取得了很好的效果。(2)考虑数量和利润的因素,提出了利用频繁项目集找出利润最大化的商品销售组合的模型,零售商可以对该模型输出的商品组合来进行捆绑销售,从而获得最大的利润。(3)提出了竞争商品的概念,在此基础上进一步提出利用频繁项目和非频繁项目来找出隐含在零售数据库中相互竞争商品的一个模型。(4)提出了零售业商品推荐模型,实验显示,该模型能找出带来高交
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