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1、數(shù)據(jù)挖掘是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,所謂數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取出隱含在其中的、潛在的、有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)僅被要求是可以被運(yùn)用、可以被理解、可以被接受和支持特定發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的,而并不要求是放之四海皆準(zhǔn)的。
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí),隨著數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法受到越來(lái)越多的重視,并得到越來(lái)越
2、廣泛的應(yīng)用。但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的缺點(diǎn)逐漸暴露出來(lái),因此選擇該課題進(jìn)行研究。
本文主要研究的是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃系統(tǒng)中的應(yīng)用,因此,在論文書(shū)寫(xiě)過(guò)程中,既給出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì),也給出了Apriori算法的瓶頸問(wèn)題,以此來(lái)突出本文所研究問(wèn)題的意義與可行性。通過(guò)對(duì)經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的分析,結(jié)合商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃問(wèn)題的實(shí)際,作者研究并設(shè)計(jì)了改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并將其應(yīng)用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
3、> 本系統(tǒng)采用Visual Studio.NET為開(kāi)發(fā)平臺(tái),C#為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,組建動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本論文主要的工作和成果如下:
1、分析說(shuō)明了為什么要進(jìn)行基于數(shù)據(jù)挖掘的商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),國(guó)內(nèi)外有關(guān)的研究現(xiàn)狀是什么,本系統(tǒng)能夠解決哪些問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)哪些功能。
2、詳細(xì)介紹了兩大經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——Apriori算法和 FP-tree算法,并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。
4、> 3、基于兩大經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理,結(jié)合比特的邏輯運(yùn)算和集合論的相關(guān)運(yùn)算,提出了基于鏈表的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)例解析和算法分析。
4、搭建系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境,以Visual Studio.NET為開(kāi)發(fā)平臺(tái),C#為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘的商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),主要包括架構(gòu)模塊、各個(gè)功能模塊的功能實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),并向用戶展示系統(tǒng)界面。
5、對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘的商場(chǎng)熱點(diǎn)區(qū)域規(guī)劃系統(tǒng)的各功能模塊進(jìn)行
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