基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用

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1、谨以此论文献给我的恩师以及在学校共同生活学习过的朋友禾口同学王静智能中的应用学位论文完成日期：指导教师签字：答辩委员会成员签字：兰3垫墨蕴建良独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得《洼!翅遗直基丝益墨挂别直咽的：奎拦互窒2或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文版权使用授权书本学位论文作者完

2、全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，并同意以下事项：l、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。2、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”用于出版和编入CNKI《中国知识资源总库》，授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)．撇敝储躲噶签字日期：)而年‘月‘日导师签字1签字日期：力加年‘月

3、多日、基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用摘要随着近年来海量数据的积累以及竞争的加剧，及时快速的从这些庞大的数据中抽取出决策者所需的信息，为企业获得更高的经济效益使得数据挖掘的应用越来越受到企业界的重视。而基于数据挖掘技术支撑的商业智能也因其能够及时正确的帮助企业经营者做出决策，协助企业顺利解决问题而变的越来越重要。关联规则挖掘在数据挖掘技术中应用较为广泛，Apriori算法是其经典算法。但它默认的前提是事务数据库中的所有项在挖掘的过程中是等价值的，但在现实中，不同的项也就是不同的商品往往重要性也不同

4、，换句话说就是不同的商品给商家带来的利润不一样。基于此，本文从利润的角度进行分析，应用数据挖掘方法来帮助企业提升利润。本文首先介绍了商业智能的概念，数据挖掘技术以及数据挖掘工具的选择。其次详细介绍了关联规则挖掘技术，针对传统的关联规则挖掘算法的不足，提出了基于利润对不同商品项进行加权的思想。在进行关联规则挖掘前，应用该权重信息对原始交易数据进行数据预处理，从而降低了挖掘的规模，提高了挖掘的效率。对于加权后的Apriori算法中支持度和置信度的运算不再适用的情况，给出基于利润加权关联规则中的加权支持度和加权置信度的定义。根据

5、加权思想对原Apriori算法进行改进得到基于利润加权的布尔关联规则挖掘算法，记为LRJQ算法。通过实验将两种算法进行比较，证明了该算法的有效性。最后借助SQLSERVER2005的商业智能平台，将LRJQ算法应用到商品交叉销售系统中，其中首先进行系统的维度设计，并通过SSIS进行数据抽取、转换和加载，将符合关联挖掘的交易记录抽取到数据仓库数据库中。然后通过SSAS进行LRJQ算法插件的编写，完成挖掘模型的构建，最后对挖掘结果进行展示。根据挖掘结果可以为超市的布局提供合理的依据，提高商家的销售效益。关键词：数据挖掘：商业智

6、能；关联规则；利润加权；LRJQ算法ResearchofProfit—-WeightedDataMiningAlgorithmBasedonAssociationRulesandItsApplicationinBusinessAbstractInrecentyears，嘶t11thehugeamountofdataaccumulatedandcompetitionintensified，decision-makersneedtosearchtheinformationfastandtimelyfromthesemassiv

7、edatatomakehighereconomy,whichmakestheapplicationofdataminingmoreandmorewidely．Businessintelligencebasedondataminingisalsoincreasinglyimportant，duetotheirabilitytohelpenterprisemanagerstimelyandcorrecttomakedecisions，ortoresolvetheproblem．Indataminingtechnology,as

8、sociationruleminingiswidelyused，ofwhichApriorialgorithmistheclassicalalgorithm．Inthetransactiondatabase，Apriorialgorithmisonthedefaultpremisethatallthei