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基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的综述报告.docx

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基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的综述报告一、前言数据仓库中大量的存储数据,其中包含了很多的规律和关系,如果能够从中挖掘出有价值的关联规则,就可以为企业精准发掘客户需求、优化产品设计和营销策略等方面提供有力的支持。本文对数据仓库的关联规则挖掘算法进行综述,介绍了常用的关联规则挖掘算法及其应用。二、数据仓库中的关联规则挖掘数据仓库是指将各个业务系统中的海量数据,按照一定的模型组织、集中管理的一种存储体系。数据仓库的核心在于其数据模型,这种模型通常采用星型结构或雪花型结构。在这样的数据结构下,各种数据之间的关系可以被很好的维护和展示,这也为关联规则挖掘提供了很好的基础。关联规则挖掘是指在数据集合中发现一些有趣的相关关系,其中最常见的就是A关联B。其核心在于发现两者出现的频次比较高。这一算法最早由Agrawal等人提出,被称为Apriori算法。Apriori算法是目前最常用的关联规则挖掘算法之一。三、:Apriori算法从底层大小的输入集合中生成包含频繁项集的大集合,再利用它们推导出关联规则。该算法的核心在于利用所谓的“水平间的优先关系”,即借助于较小的频繁项集来生成更大的频繁项集。该算法的优点在于其可以利用较少的扫描开销来进行高效的处理,但缺点在于频繁项集的大小容易出现指数级别的增长。:Eclat算法是一种更快且更简单的关联规则挖掘算法。它可以直接计算交易数据中频繁项集的所有支持度,而不需要执行不断的模式生长。Eclat算法还支持多个项目集的并行处理,这使得Eclat算法可以在大型数据集上针对高并发情景进行高效的处理。-Growth算法:FP-Growth算法是一种可以高效挖掘大规模数据集中频繁模式的方法。它利用一种称为FP树的结构存储数据集中的所有频繁项集。FP-Growth算法的优点在于其可以避免频繁项集大小的指数级别增长,因此可以高效地处理较大的数据集。但同时,该算法也有着一定的局限性,可能对于高度稀疏的数据集表现不太优秀。四、,可以发现很多有趣的关联规则,这些规则可以形成一些非常实用的推荐系统。例如:某家商场发现大部分购买厨房用品的顾客也会购买食材,因此在柜台位置上搭配一些常用食材,能够提高客户的满意度和购物体验。,可以发现很多的关联规则,这些规则可以用于市场营销。例如:某公司发现购买孕妇营养品的女性,在一个月内购买尿布的概率很大。那么这个公司可以针对这些购买行为进行相关营销。五、结论数据挖掘应用在企业中可以提供有效的决策依据,关联规则挖掘是其中一种经典的分析方法。不同的关联规则挖掘算法有不同的特性,应当根据实际需求选择最合适的算法。在应用上,关联规则挖掘可以在产品推荐、市场营销等方面帮助企业优化经营决策,创造更大的收益。