家具配件销售行业的关联挖掘研究

摘要

近些年来，家具配件销售行业的竞争压力越来越大，单纯依靠传统的方法已经不足以帮助销售商获得更大的市场份额和利润空间了。关联挖掘是数据挖掘中的一个重要问题，是发现和分析不同数据项之间的关联性的过程。将关联挖掘技术引入家具配件销售行业中，获取配件产品的销售特点和联系，能够帮助销售商把握消费者的潜在购买习惯和需求，以便制定相应的销售和进货策略。
　　 本文研究了关联规则挖掘技术在家具配件销售行业中的应用细节和过程，并且对挖掘出的关联规则进行了简要地分析和应用设计。在本文中，首先介绍了本次挖掘的项目背景，并阐述了关联规则挖掘技术的国内外现状和研究的关键问题。然后介绍了关联挖掘过程中涉及到的一些重要的概念和原理，尤其对挖掘步骤进行了简要设计和说明。之后在需求分析的部分，详细介绍了销售数据的特点，并从功能需求、方法需求、其他需求三个方面说明了需求的情况。接下来的概要设计部分，从数据的流动情况、步骤的设计思想和操作过程、遇到问题解决问题的思考过程、数据库表的设计等多个角度详细地介绍了各个挖掘步骤的情况，并在介绍过程中适当地举了些本次挖掘的实例。详细设计部分，主要是本次挖掘的代码情况的介绍，具体的说，就是介绍了Utility、Rule、DBAdmin三个主要的类中各个方法的流程。最后的结果展示和分析部分，将挖掘出的关联规则做了简要说明和示例性展示，并对这些规则进行了较为详细的分析和应用方面的设计。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1项目背景

1.2关联挖掘应用的国内外现状

1.3本文研究的重点和关键问题

1.4本文章节安排

第2章理论介绍

2.1基本概念

2.2先验原理(基于支持度的剪枝定理)

2.3概念分层

2.4关联挖掘的过程简介

2.5候选项集的产生和剪枝的实现方法

2.6关联规则的剪枝定理

第3章需求分析

3.1销售数据的特点

3.2功能需求

3.3方法需求

3.4其他需求

第4章概要设计

4.1数据分析的设计

4.2数据处理的设计

4.2.1处理步骤

4.2.2相关数据库表

4.3配集挖掘的设计

4.3.1获取1阶频繁配集和2阶频繁配集

4.3.2相互推导过程的方法选择

4.3.3相互推导过程的解析与设计

4.3.4相关数据库表

4.4规则挖掘的设计

4.4.1关联规则的产生和剪枝

4.4.2关联规则的过滤

4.4.3相关数据库表

4.5后处理(规则的精炼)的设计

4.5.1问题引入

4.5.2解决的原理

4.5.3步骤设计

4.5.4相关数据库表

第5章详细设计

5.1类关系和主方法介绍

5.2配集挖掘的代码设计

5.2.1获取1阶频繁配集

5.2.2获取2阶频繁配集

5.2.3获取FINum阶频繁配集(FINum>2)

5.2.4获取CINum阶候选配集(CINum>2)

5.2.5 CINum阶候选配集支持度计数设置(CINum>2)

5.3规则挖掘的代码设计

5.3.1关联规则的产生和剪枝

5.3.2关联规则的过滤

5.3.3获取共同配件名

5.3.4组合配集

5.3.5按规则对配集中的配件名进行排序

5.3.6删除重复配集

5.3.7创建规则生成过程表

5.3.8调整配集

5.3.9查找频繁配集的支持度计数

5.3.10计算层规则号

5.3.11查询上一层中关联规则的数量

5.3.12查询前件配集和后件配集

5.4后处理的代码设计

5.5数据库连接的代码设计

第6章结果分析和应用

6.1结果展示

6.2结果分析

6.2.1支持度分析

6.2.2置信度分析

6.2.3规则优劣分析

6.3应用设计

6.3.1基于规则支持度的应用设计

6.3.2基于规则优劣性的应用设计

6.4应用中的问题

结论与展望

致谢

参考文献

附录1

攻读硕士学位期间发表的论文