商品關聯(lián)規(guī)則挖掘的研究.pdf

1、隨著科學技術的更新，數據挖掘作為新的研究方向，已經應用于商業(yè)，它的迅速發(fā)展提供了更多商機，刺激著商業(yè)經濟的快速發(fā)展。因此選擇商品關聯(lián)規(guī)則的研究擁有更重要的意義。關聯(lián)規(guī)則挖掘是從現(xiàn)有的大量數據中尋找數據之間的相聯(lián)關系，數據挖掘領域是研究最廣泛的課題。采用Apriori算法可以發(fā)現(xiàn)數據之間的關聯(lián)，通過分析數據之間的關系，可以預測未來的商品之間的聯(lián)系趨勢。
　　本文以數據挖掘技術的關聯(lián)規(guī)則挖掘的原理，嘗試使用數據挖掘技術預測商品關聯(lián)產品

2、的之間聯(lián)系，使數據挖掘技術在日常生活中愈加普遍。
　　數據挖掘相關算法算法是一種來尋找項目的所有集合的支持，不能少于最小支持度的算法。該算法在首次個別項目的支持計數和頻繁項被確定。在以后每次傳球，種子的設置項集發(fā)現(xiàn)頻繁在前面?zhèn)髑驎a生新的潛在頻繁項集，并且它們的實際支持是傳過來的數據中計算，也就是說頻繁項集是確定的，并且它們稱為種子為下傳。重復此過程，直到沒有新的頻繁項集出現(xiàn)。
　　根據數據挖掘可以發(fā)現(xiàn)數據之間的關聯(lián)，通過分