基于关联规则的数据挖掘方法及其在电子商务网站中的应用研究

摘要

随着电子商务和数据挖掘的发展，数据挖掘在电子商务中的应用将面临着更多的机遇和挑战。由于数据存在着不确定性，而且数据大多数是非线性、杂乱无章的，因此如何处理好这些数据，并使这些数据更好的服务于电子商务，也就成了数据挖掘的一个重点研究内容。而关联规则挖掘方法能够有效的寻找出数据之间的联系，因此关于关联规则挖掘的研究成为现在数据挖掘技术的热门方向。
　　 本文首先介绍了数据挖掘各项技术，主要包括数据挖掘的工作流程、数据挖掘的常用算法及其应用，是对数据挖掘理论知识的简单介绍。其次，对关联规则的数据挖掘方法进行阐述，主要是对关联规则的定义和关联规则的一些性质做了深入的讨论。再次，通过对原有Apriori算法的研究分析，以关联规则相关的定理和推论以及优化算法的思想为基础，对原有算法进行了优化，并通过仿真实验比较了原有算法和优化的算法在执行效率上的差别，提高了算法执行效率。最后，通过某一电子商务网站购物数据，实证研究了优化算法在现实当中的应用，并证明了该算法在实际的应用中缩短了搜索时间，提高了实际的执行效率。

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论文说明：图表目录

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致谢

第一章绪论

1.1研究背景

1.2数据挖掘概述

1.3国内外研究现状

1.4内容框架

第二章数据挖掘技术分析

2.1数据挖掘的工作程序

2.2数据挖掘常用算法

2.3数据挖掘任务类型概述

2.4本章小结

第三章面向关联规则Apriori算法的改进

3.1关联规则的基本概念

3.1.1关联规则释义

3.1.2关联规则的定义和种类

3.1.3关联规则的相关性分析

3.2关联规则挖掘的Apriori算法

3.2.1 Apriori算法

3.2.2 Apriori性质

3.2.3 Apriori算法的优化

3.3改进Apriori算法

3.3.1相关定理和推论

3.3.2改进算法的主要思想

3.3.3改进算法的实现

3.4算法仿真

3.5本章小结

第四章关联规则Apriori算法在电子商务网站中的应用

4.1数据挖掘算法在电子商务应用中的主要问题

4.2数据挖掘在电子商务中的应用

4.3关联规则Apriori算法在电子商务网站中的实证研究

4.3.1关联规则方法的应用分析

4.3.2实证研究

4.4关联规则Apriori算法在电子商务网站中的应用分析

4.5本章小结

第五章工作总结和展望

5.1工作总结

5.2工作展望

参考文献