基于关联规则挖掘的零售业交叉销售的策略

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1、基于关联规则挖掘的零售业交叉销售的策略企业塞梆??JIlj)/蓦于美联现周捞捕的i零售业JrJ!销售的第黯;叶孝明柳炳样一、关联规则指蹦原理与方法p所包含X的事务中，至少有C'，l毛的事从用户的角度看，发现关联规则的若两个或多个数据项的取值重复出务同时也包含YO过程摹本上可以概括为:首先由用户指现且概率很高时，它就存在着某种关联，关联规则挖掘问题就是在事务数据定被挖掘的数据库，其次指定阀倍，即最可以建立起这些数据琐的关联规则。关库D中找出具有用户给定的最小支持小支持度和最小可恼度，然后系统选择联规则挖掘的主要研究对象是交易数据度和最小景信

2、度的关联规则，可以分解一个挖掘算法并运行，运行结束，系统混瘁，其主要目标就是发现交易数据库中为以下两个子问题，即找出存在于事务回大壁的关联规则。交易项目之间是否存在某些关联关系。数据库中的所有频繁琐集，频繁项集是实际上用户常常是头脑中有了某种数据挖掘系统可以从一个商场的销售事指支持度不小于用户给定的最小支持腔想法，想知道关于某方面的关联规则，如务数据库中，挖掘出如下所示的关联规的项集;利用颇繁项集生戚关联规则。哪些至少包含用户指定的项目集中一项则:发现频繁琐集是关联规则的关键问的规则，而不是眨挠地发现全部规则。虽computer口中阳ftwar问[

3、suppo时=19奋，题，巳经有许多发现算法，而Agrawal等然我们可以通过…个盾处理的步骤对原confidence=60'，l奋]人于1994年提出的Apriori算法是发现有算法的结果进行过滤，但是有效利用上述关联规则表明，该商场1%的销颇繁项集的纽典算法。Apriori算法使用约束条件缩减数据库中事务的数量，将售事务记录中包含comp时仰和80ftware一种称作混层搜索的选代方法，k-项集的束条件结合到挖掘算法中，将会大幅两个商品，而对于一条包含(购买)巳跚跚用于探索(k+1)-项集。首先，找出频繁1-度提高算法的运行效率。pu

4、ter商品的交易事务记录存在60'，l毛的项集的集合。诙集合记作L，4>#ff66ff'>.L，用于找赖(一)过滤事务数据库可能也包含(购买)80阳回商品。关联规繁2-项集的集合~#ff66ff'>.而~用于找~，如设1芷={，i仇儿;山'则挖掘问题的形式化描述如下:此下去，直到不能找到频繁←项集。发B为I上的布尔表达式，将B转变为设I={ibí2'#ff66ff'>.#ff66ff'>.,i#ff66ff'>.J~是由m个不同的项现频繁项集后，根据最小可信度即可以DNF形式，形如:d，VdV…Vd#ff66ff'>.

5、，其中每2目组成的集合，给定…个事务数据库D，产生关联规则。个di形如:iil^i川…八儿#ff66ff'>.i卢10其中的每一个事务T是I中一组项目的Apriori算法存在的问题是组合产生给定事务集合D和布尔表达式B，集合，即T??;;I，T有唯…的标识符TIDo大量的规则，使用户难以理解众多的、较则发现有项约束关联规则问题就是发现关联规则是形如x=珍Y的藏含式，其中长的规则，并且有的规则并不是用户所所有满足约束条件n的规则，这些规则X口，y??;;I，X门Y吨。关联规则X斗Y成感兴趣的，文章提出用基于约束的关联的支持度和可倍皮大于等于用户指定的

6、立的条件是:①它具有支持度S，即事务规则挖掘来解决此问题。最小支持度和最小可信度。数据库。中草少有S%的事务包含xu工、基子的荣的关联规则攒栅及其由于所涉及的事务数据库一般都在h②它具有置信度C，即在事务数据库应用GB级以上，所以多次扫描数据的时间花基金项目:江西省教育厅科研项目资(04JJ23)A，=b当xRS={a5;aS2,a咽，a例，aSS}活动对环境的影响来考察和改善企业的判断分别隶属于等级Vi的可能性是eio(6)确定最终评价对象的模糊评价相关业馈的O简单说，它是…种同时改进四、结论矩阵立经济与环境的业绩评估概念，即描述企生态效率希望企

7、业在创造组济价值Ia11a12a13a14a15I业在创造经济价值的同时，也能减少对的同时也能兼顾生态体系的平衡。以;以Ia21a;,8由a:w龟，I生态环境和资搬使用的影响。本文结合少生多;及资据生产力的理念为慕础，鼓E=axA={a，#ff66ff'>.句，向，a4，as}l句句句句切

8、阔际上对生态效率所做的定义和生恋效励企业更具有竞争力，并极力主张日渐Ia#ff66ff'>.,a#ff66ff'>.za#ff66ff'>.、副4a#ff66ff'>.,I率评价模式的特点，将模糊综合评判模崛起的;环境化设计;的观念，同时也很L8明a但a;8,#

9、ff66ff'>.assJ型用于企业生态放率的评价，为企业提位置;生命周期;的观点。正如Fritz={eh屿，句，句，e，