基于聚类的知识发现在传统餐饮企业的实证研究

发布时间：2018-08-15 14:13

【摘要】：在对餐饮企业70余万条的原始营业数据进行预处理的基础上,综合运用聚类分析、关联规则等知识发现技术发掘蕴含在餐饮营业数据库中的有用知识,从中发现五类不同顾客群的就餐特征,并研究其中三类主要目标顾客消费餐饮产品时的习惯搭配模式。同时,结合餐饮企业销售管理经验和业务知识,对数据聚类结果和知识发现挖掘的有效信息进行分析讨论,以掌握餐饮企业经营动态和产品销售潜在规则,为知识发现技术在餐饮传统服务领域中的应用创新拓展思路。
[Abstract]:On the basis of preprocessing more than 700,000 original business data of catering enterprises, using cluster analysis, association rules and other knowledge discovery techniques, the paper explores the useful knowledge contained in the catering business database. The dining characteristics of five different customer groups were found, and the patterns of habit collocation in the consumption of catering products among the three main target customers were studied. At the same time, combining the sales management experience and business knowledge of catering enterprises, this paper analyzes and discusses the effective information of data clustering results and knowledge discovery mining, in order to grasp the business dynamics and potential rules of product sales in catering enterprises. For the knowledge discovery technology in the traditional catering service field of innovation and development of ideas.
【作者单位】： 江苏科技大学南徐学院经济管理系;江苏科技大学经济管理学院;江苏科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：江苏省高校自然科学基金项目“与其它算法的混合粒子群优化算法”(批准号:08KJB520003) 江苏科技大学青年教师基金项目“餐饮企业信息化中若干问题的研究”(批准号:2006NX025J)
【分类号】：F719.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2184455