基于关联规则的电子商务系统

摘要：

研究了基于关联规则的Apriori算法、FP-Growth算法,分析了两类算法的缺点.提出利用遗传算法改进关联规则挖掘算法,给出了属性种群和规则种群的适应度函数,并且给出了具体的算法流程.利用某企业服务网站WEB服务器的使用日志,来测试3种算法的性能.实验结果表明,改进算法的运行时间最短,提高了数据挖掘效率,完全可以应用于电子商务系统中.

关键词：关联规则挖掘、频繁项集、遗传算法、适应度函数

所属期刊栏目：29

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省哲学社会科学规划项目2010BJY029

在线出版日期：2013-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：195-196,199