文章摘要
引用本文:
Apriori算法的改进及在电子商务中的应用
Improvement of Apriori Algorithm and Its Application in Electronic commerce
投稿时间:2017-04-12  修订日期:2017-05-25
DOI:
中文关键词: 数据挖掘  电子商务  Apriori算法  加权关联规则
英文关键词: Data mining  Electronic commerce  Apriori algorithm  Weight association rul
基金项目:国家青年基金(61300104);福建省教育厅2016年第一批中青年教师教育科研项目(JAT160602);福州外语外贸学院2015年度校级科研课题(FWX15014)。
作者单位E-mail
袁晓建 福州外语外贸学院 信息系 7931220@qq.com 
张岐山 福州大学管理学院 zhang_qs@foxmail.com 
甘智平 福州外语外贸学院 教学发展中心  
陈焕辉 福州外语外贸学院 教学发展中心  
傅龙天 福州外语外贸学院 信息系  
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中文摘要:
      关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着电子商务蓬勃发展,电子商务企业收集和存储了大量的事务数据,从数据库中挖掘关联规则并在实际运营中加以利用,是目前绝大多数电子商务企业面临的重要任务。本文结合电子商务企业的实际运营需求,在考虑商品利润和销量的基础上,提出基于Apriori算法的加权关联规则模型。
英文摘要:
      Association Rule Mining plays a pivotal role in data mining research, aiming at mining the useful association in transaction database. The booming e-commerce means the collection and storage of mass transaction data by e-commerce enterprises. Mining the association rules from database and applying them in actual operation becomes theprimary task of most e-commerce enterprises. Taking account of the actual operation needs of e-commerce enterprise, as well as the profit and sales, this paper builds model of the Apriori algorithm based weighing association rules.
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