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———————————————————————————————————————摘要数据挖掘是近年来新兴起来的一个热门学科。顾名思义，它即是从复杂数据巨集中提取出不明显的，甚至是隐藏的有价值那部分的一个过程。而关联规则，这个数据挖掘的一个相当重要分支，在数据挖掘的知识结构中是比较重要的一种。通过基于关联规则的数据挖掘，可以发现大量数据项间的潜在关联，帮助许多市场决策的制定。本文旨在把关联规则理论作为有价值的技术应用于实际，以解决现实商业问题。在简析了惴ḿ澳壳跋钟械囊恍└慕螅岷瞎亓9嬖蛑锌信度及支持度这两个衡量指标，对实际问题进行挖掘。文中还引入了兴趣度这个概念，有效的避免了生成负相关的规则，进一步保证了所生成的规则与用户所期望的结果更加接近。文末引用了一组电影数据作为模拟数据源来进行理论的实践，在选用的软件中研究分析商品缬之间以及商品缬与用户之间的关系，并依此进行基于关联规则的数据挖掘，随后对挖掘出来的结果分析解释，并为最终市场决策提供指导性的建议，从而实现把知识转换为既得利润。关键词：关联规则数据挖掘市场决策
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第二章关联规则与数据挖掘第三章惴ḿ捌溆呕关联规则挖掘研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯关联规则挖掘研究动态⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯关联规则挖掘研究应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于关联规则的数据挖掘技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．裁词枪亓9嬖颉．亓9嬖虻姆掷唷关联规则挖掘的步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．诰蜃急浮．诰虿街琛璴如何分解需要挖掘的数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．亓9嬖蛲诰蚰Ｐ汀．捣毕钅考．悠导汕抗亓9嬖颉小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯经典惴ā惴ḿ蚴觥惴ㄊ迪帧惴ㄓ呕．
第四章关联规则挖掘在市场决策中的应用与分析第五章总结展望参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯开发的数据挖掘软件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7⒌氖萃诰蛉砑开发的数据挖掘软件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．渌氖萃诰蛉砑小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯关联规则挖掘的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据挖掘模式的使用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯挖掘前的数据准备⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．杉荨．荽怼数据的挖掘与分析及其在市场决策中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．诰蚴菁涞墓亓9嬖颉．陨唐酚牍丝椭涞墓叵到型诰虿⒎治觥小结⋯总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．●
关联规则挖掘研究背景数据挖掘的定义不一，表达方式很多。本文所讨论的数据挖掘技术惺币脖怀谱魇鞘菘庵械闹J斗⑾谴雍Ａ康摹⒉煌耆ǖ摹⒉怀浞直泶锏摹⒛：摹随机的未知数据里分析出隐含在其中的、尚未发现的，但是对我们又潜在有用的部分信息和事务规律，从而进一步为用户关系管理或市场营销提供决策依据。数据挖掘是一个新兴的交叉学科，在不同的领域，比如市场营销、商业决策、医疗护理、社会就业等等，数据挖掘系统都将是一个行之有效的工具，其主要操作有：数据筛选及重组、事务识别及数据挖掘、模式评估及知识表示等。同时，它还融合了数据库技术、统计学、人工智能、知识工程、信息检索、面向对象方法、以及数据可视化等多项最新技术，属于一个既独立又复杂的系统。数据挖掘的主要任务是对现有的数据进行提炼、较为准确的描述和预测。通过对