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效用关联规则挖掘(Utility Mining)算法研究及应用的开题报告.docx

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效用关联规则挖掘(Utility Mining)算法研究及应用的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【效用关联规则挖掘(Utility Mining)算法研究及应用的开题报告 】是由【niuww】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【效用关联规则挖掘(Utility Mining)算法研究及应用的开题报告 】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。效用关联规则挖掘(UtilityMining)算法研究及应用的开题报告一、选题背景及意义随着大数据时代的到来,数据已经成为企业竞争的核心要素,数据挖掘技术也日趋重要。关联规则挖掘是数据挖掘中重要的技术之一,可以在数据集中找到规律性的关联现象,从而发掘出其中的有价值的信息。然而,在实际应用中,传统的关联规则挖掘算法往往会受到数据分布不均、数据稀疏等问题的影响,导致结果不准确、不可用。针对这些问题,一些新的关联规则挖掘算法逐渐得到了重视,其中就包括效用关联规则挖掘算法。效用关联规则挖掘是一种基于效用理论的关联规则挖掘方法,可以从数据集中挖掘出与用户效用相关的有价值信息,从而用于个性化推荐、定向广告等领域。效用关联规则挖掘算法还可以用于商品的组合优化、交叉销售等业务场景,为企业提供更精准、更优化的运营决策。针对当前效用关联规则挖掘算法的研究还不够完备,同时其在实际应用中的探索也刚刚开始。因此,本文选取效用关联规则挖掘算法作为研究对象,旨在探究该算法的基本原理、相关技术和应用场景,为该领域的进一步发展提供有价值的参考。二、,并介绍其在推荐、定向广告等领域的应用;、应用和相关理论模型;,包括效用计算、频繁模式发现等方面;、交叉销售、商品组合优化等业务场景中的应用;,并进行实验验证,评估其效果和可行性。三、,同时能够运用该算法解决实际的业务问题;,并在相应数据集上进行实验验证,评估其效果和可行性;,为效用关联规则挖掘算法在个性化推荐、交叉销售、商品组合优化等领域的应用提供有价值的参考,同时为相关领域的进一步发展做出贡献。