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数据挖掘中Apriori经典算法的改进及其在超市决策系统中的应用


2.8万字 68页 原创作品，已通过查重系统


摘要
随着互联网的飞速发展，大量数据信息产生，数据挖掘技术越来越多的应用在社会生活中。在这个信息爆炸的时代 面对着广阔的信息海洋，人们期待着一个能去粗取精、去伪存真将浩如烟海的数据转换成知识的技术。数据挖掘（data mining，DM )就是在这个背景下产生的。同时随着电子商务的发展，OTO商业模式也应运而生，海量的线上和线下的数据促使商家去发现其中的关联，为了更好的促进企业的发展，人们开始选择数据挖掘的关联算法并将其进行改进应用在OTO的商业活动中。本次是对数据挖掘中Apriori经典算法的改进，并对其在OTO商业活动中的应用进行研究。
主要研究内容如下：
（1） 对Apriori算法原算法进行分析，利用简单例子运行程序结果进行算法不足分析；
（2） 针对Apriori算法的不足和在OTO商业活动中的应用需求提出算法改进办法并通过程序实现；
（3） 对比分析算法改进前后的性能；
（4） 通过一个采样为3000的数据库对改进后的算法进行实际应用数据分析，分析其在OTO商业活动中的现实意义。
整个设计完成了对数据挖掘中Apriori经典算法的改进，并对其在OTO商业活动中的应用进行了研究。


关键词：数据挖掘关联规则 Apriori算法数据分割数据库删除 OTO
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