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计算机科学与技术毕业设计

论文(设计)题目:基于FP-tree算法的小型超市购物序列分析开题报告

时间:2020/10/13 21:41:04  作者:  来源:  查看:0  评论:0
内容摘要: 论文(设计)题目基于FP-tree算法的小型超市购物序列分析学科分类(二级)520.1040题目来源(a.教师拟题;b.学生自拟;c.教师科研课题;d.其他)a该选题研究的意义和应用价值伴随着超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术、电子收款机、POS系统,...

论文(设计)题目

基于FP-tree算法的小型超市购物序列分析

学科分类(二级)

520.1040

题目来源(a.教师拟题;b.学生自拟;c.教师科研课题;d.其他)

a

该选题研究的意义和应用价值

伴随着超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术、电子收款机、POS系统,数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越大,但是数据利用率却很低,如何从收集到得大量数据中分析出那些商品好卖、哪些商品不好卖、那些客户群需要哪些商品、商品与商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识,哪些商品同时被顾客频繁购买,解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境,一种新的信息技术——数据挖掘技术开始应用于超市管理,利用分析决定未来,从大量的商务事务记录中发现有趣的相关联系,可以帮助许多商务决策的制定,如分类设计、交叉销售和顾客购买习惯分析,使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理。这种信息可以帮助商家做选择性销售和安排货架空间,从而增加商品销售量和商品的利润。利用数据挖掘,每个超市对供货商的信誉管理模式可以从定型化逐步走向定量化,通过科学的强化对供应商的信息评估,风险度测量管理,有效地防范和控制超市经营风险;同时利用数据挖掘技术,能够从超市各种应用系统中提取各种基础绩效指标和关键绩效指标。 

研究的主要内容

jiawei Han2000年文献中提出了一个称为FP-tree的算法如下[3]:

这个算法只进行2次数据库扫描。它不使用候选集,直接压缩数据库生成一个频繁模式树,最后通过这棵树生成关联规则。

FP-tree挖掘频繁集的基本思想是分而治之的,即使用FP-tree递归增长频繁集的方法:

(1)对事物数据库中的每个项,生成它的条件模式库,然后是它的条件FP-tree

(2)对每个新生成的条件FP-tree,重复这个步骤;

(3)直到结果FP-tree为空,或只含唯一的一个路径(此路径的每个子路径对应的项目集都是频繁集)

挖掘FP-tree的主要步骤可以归纳如下:

(1)FP-tree中的每个结点生成条件模式库,即从FP-tree的头开始;按照每个频繁项的连接遍历FP-tree,列出能够到达此项的所有前缀路径,得到条件模式库;

(2)有条件模式库构造对应的条件FP-tree,即对每个模式库,计算库中每个项的支持度,并用模式库中的频繁项建立FP-tree

(3)递归构造条件FP-tree同时增长其包含的频繁集,这一步中,为了正确地挖掘条件模式树以生成频繁模式,需要对下面两种情况加以讨论,首先,是单FP-tree路径生成,二是,FP-tree中的唯一前缀路径;

(4)如果条件FP-tree只包含一个路径,则直接生成所包含的频繁集。

  


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