改进购物篮分析的关联规则挖掘算法

摘要：

基于改进传统购物篮分析的关联规则挖掘是在数据处理时引入兴趣度加权的思想,将所有交易中同一类商品的交易量进行归一化处理,根据用户领域知识的要求,计算该类商品的兴趣度加权阈值,从而改进传统的购物篮分析,使所挖掘出的关联规则符合实际,同时减少关联规则挖掘的工作量,提高规则挖掘的效率和准确性.

关键词：关联规则、Apriori算法、频繁项目集、数据挖掘

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目60273044;安徽省自然科学基金01042201,050420207

在线出版日期：2006-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：105-107,141