發(fā)布時間：2020-08-09 08:34

【摘要】：本文在大數據決策的背景下,建立了基于相關性的決策模型,定義了相關決策系統(tǒng),設計出構造相關決策計數表的算法,為后面的模型決策提供了數據平臺。從數據挖掘的基本算法出發(fā),將關聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行了改進,定義了相關規(guī)則的概念,并構造了適用于商品推薦系統(tǒng)單個商品推薦和多個商品推薦的兩大基本算法,進而根據生成的相關規(guī)則做出預測和決策,為特定行業(yè)的相關決策提供理論依據。本文通過實驗對相關規(guī)則挖掘算法進行了驗證,并與傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori方法在算法復雜度、準確率、實用性以及可推廣性等方面進行了對比,初步證明了相關規(guī)則的有效性。為了進一步推廣相關規(guī)則算法,從超市管理者的角度出發(fā),建立商品類與類之間的相關模型,構造相關規(guī)則提升算法用以研究商品大類之間的相關性,最終得出結論并應用于超市管理中,為超市的管理決策提供指導。本文提出的理論與方法可以通過與其他領域結合深入研究,獲得更廣泛的推廣應用。
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：C81
【圖文】：

這里用相關度來代替支持度和置信度的做法是參考文獻＿中提出的新想法。逡逑在該文獻中，通過實驗證明了當Ｋ足夠大時，可以過濾掉較低的支持度的規(guī)則，逡逑直接選取相關度最高的規(guī)則作為相關推薦（見圖３－１）。圖中的每個點分別代表著逡逑一條規(guī)則，橫坐標代表著規(guī)則按置信度由高到低的順序進行排列，縱坐標代表著逡逑每條規(guī)則對應的支持度的取值，圖３－１中可以看出，在Ｋ＝０時，相關度等于置逡逑信度，排在前面的規(guī)則的支持度有大有小，這些并不是想得到的相關度較高的規(guī)逡逑則。在Ｋ＞１０時，支持度很小的規(guī)則被過濾掉了邋一部分。隨著Ｋ的再次加大，當逡逑Ｋ＝５０時，可以清晰的看到排在最靠前的規(guī)則的支持度都超過了邋０．５，這些規(guī)則既逡逑滿足高的置信度又滿足高的支持度�？梢钥闯�，隨著Ｋ的不斷增加，通過相關逡逑度的單一指標篩選即可得到既滿足高支持度又滿足高置信度的規(guī)則。逡逑１４逡逑

Ｓ？（更Ｓ＊貨架邋ｊ逡逑圖４－１超市商品管理的不同角度逡逑如圖４－１在研究超市商品管理問題時有兩種角度Ｍ，一種是從銷售人員和逡逑一般管理人員的角度來看，他們的工作是關于商品銷售、商品退化貨、增刪貨逡逑架以及促銷等方面，他們更關注的是商品小的分類之間的密切聯(lián)系。另一種角逡逑度是從超市高級管理人員的視角出發(fā)，針對貨物的庫存安排、整體銷售以及統(tǒng)逡逑計貨架等方面指導，分析商品大類之間相關性，做出商場的整體安排與決策。逡逑在本章中從超市高級管理人員的角度出發(fā)，把原始的購物記錄數據根據大逡逑類進行合并，從相關規(guī)則概念出發(fā)，借助聚類算法１３６１的思想構造相關規(guī)則的提逡逑２６逡逑

圖４－３商品的大類分類逡逑根據商品大類之間相關性的定義，得到類與類之間的相關決策計數表。這逡逑里只需計算關于兩個類之間的相關性，得到１５ｘ１５的相關矩陣見圖４－４，分別逡逑代表著每一類與其他１４類之間的相關度ｆｋ的值，這里的ｋ值參考前面相關規(guī)則逡逑的挖掘的選定為５０。逡逑２９逡逑

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

1 梁吉業(yè);錢宇華;李德玉;胡清華;;大數據挖掘的粒計算理論與方法[J];中國科學:信息科學;2015年11期

2 楊靜;李文平;張健沛;;大數據典型相關分析的云模型方法[J];通信學報;2013年10期

3 甘振韜;梅文;郭玉軍;;數據挖掘技術在網絡課程資源配置中的研究[J];中國醫(yī)學教育技術;2012年06期

4 劉志勇;;關聯(lián)規(guī)則數據挖掘在圖書館藏書建設中的應用研究[J];電子設計工程;2011年21期

5 孫吉貴;劉杰;趙連宇;;聚類算法研究[J];軟件學報;2008年01期

6 佟強,周園春,閻保平;關聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J];微電子學與計算機;2005年06期

7 畢建欣,張岐山;關聯(lián)規(guī)則挖掘算法綜述[J];中國工程科學;2005年04期

8 羅祥林;集合子集求法初探[J];楚雄師專學報;1995年03期

本文編號：2786875