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济南网站建设中Apriori算法简介

更新时间:2018-04-29 10:56:53 作者:千寻建站 访问量:35

济南网站建设中Apriori算法简介
济南网站建设中Apriori算法简介
    随着“互联网+”概念的不断深入,很多传统企业开始开设网站,将部分线下业务搬上了互联网,开始开展电子商务;与此同时,越来越多的纯网络型零售企业也迅速发展起来,导致电子商务领域的竞争越来越激烈,因此企业要想在激烈的竞争中立于不败之地,就必须对用户行为进行研究。而对于农产品来说,满足用户的个性化需求,帮助网站精准营销的前提是了解用户需要什么样的产品。因此文中以某农资网站为例,通过使用关联分析中的经典算法———Apriori算法,对该网站用户行为进行研究,挖掘出强关联规则,从而改善网站结构,提高用户满意度。
    由于很多领域事物间存在某种关系,而关联规则挖掘可以发现这种规律,从而帮助人们做出决策,因此受到各界学者广泛的关注。如:
    张文斌认为传统的购物篮分析不能按照时间序列做出演化和预测,因此提出通过聚类来重组购物篮,并对演化的参数和模型进行研究,开发出购物篮可视化交互系统,实现购物篮分析结果的可视化功能,使得分析结果更容易理解;
    李伟针对传统的Apriori算法中存在的不足,提出一种基于并行矩阵目标明确的Apriori算法,并通过实验证明改进后的算法挖掘出来的关联规则更符合用户的需求;
    吴青基于关联规则,对远程教育平台上的学习行为数据挖掘分析,发现某种内在规律以帮助学习者改善学习行为,帮助老师完善教学过程;
    黄常海基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,发现船舶交通事故发生的潜在关系,提出防范措施,以保证海上交通的安全;
    翟广宇使用Apriori算法,挖掘出兰州市上呼吸道感染患者人数与兰州市空气质量和气象因子之间的关联规则;
    晏杰研究了Apriori算法和FP-growth算法,指出两个算法各自的优缺点,通过具体实例说明了算法的使用,并对两个算法进行性能上的比较;
    应毅针对数据挖掘系统处理海量数据的瓶颈,提出一种基于云计算技术的数据挖掘技术,实验表明,使用云计算处理大数据集可以明显提高效率;
    雷蕾使用关联规则挖掘算法,找到化学组分之间的强关联关系,为组分中药发现提供新途径。
    可见,因关联性分析在各领域发展中的重要性,近年来,该领域的研究成果较丰富,涉及到很多行业。但随着农村电商的发展,对农资电商的研究显得尤为重要,而目前对这方面的研究尚未形成系统性,因此文中应用关联规则挖掘的主要算法———Apriori算法对某农资网站的销售数据进行分析,发现用户的行为特征,改善网站的运营结构,使网站获得新的利润增长。

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