基于遗传算法关联规则的零售户行为特征挖掘

发布时间：2017-12-17 14:24

  本文关键词：基于遗传算法关联规则的零售户行为特征挖掘

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【摘要】：针对终端零售数据的庞大以及大多数分散存储在关系数据库的多个表中的特点,采用遗传算法和Apriori相结合的关联规则挖掘算法来对零售户行为特征进行提取。首先对数据进行清洗和集成预处理,使后续的数据关联规则挖掘更加精确可靠,再将遗传算法应用于Apriori关联规则挖掘算法中,对零售户销售记录中地址、业态、规模、统价、销量等多关系属性进行Apriori关联分析,寻找记录中属性间的彼此联系,将产生的关联规则应用到企业客户关系管理系统中,使企业更好的预测零售户行为,让营销变得更主动、更精准,具有较好的应用前景。
【作者单位】： 浙江理工大学信息学院;
【分类号】：TP311.13;TP18
【正文快照】： 针对零售户行为特征挖掘算法虽然传统的Apriori算法就能够比较准确地挖掘出用户需要的关联规则[1],但是其挖掘效率低,而且频繁的扫描事务数据库增加了系统的负担,浪费时间和空间。因此本文采用将遗传算法应用于Apriori关联规则挖掘算法中,充分发挥遗传算法的优良性能,来提高处

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本文编号：1300455