改进的关联分类算法在交叉营销中的应用

• 作者: 徐慧 王丹丹
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 交叉营销 分类 关联规则 频繁闭项集
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 2624-2627
• 分类号: TP311
• 字数: 5239字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于频繁闭项集和不精确推理机制的关联分类算法CHC用于分析企业交叉营销过程,指导商业决策.改进了基于H-Struct动态链接结构的频繁闭项集挖掘算法H-C,将类别属性插入H-Struct头表以减小搜索空间,设定局部相对最小支持度阚值和全局最大支持度阈值过滤无用项集,通过最大挖掘长度阈值提高规则的可用性.扩充了EMYCIN系统中的不精确推理算法,使之可以同时处理后件为负项的关联规则.算法克服了传统分类算法只能得到类别标号的不足,通过求得的类别从属可信皮,方便企业对多项营销方案做综合评价.与传统关联分类算法的对比实验证明,改进之后的分类算法在运行速度和分类精度上是高效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐慧	南通大学计算机科学与技术学院	37	119	6.0	9.0
2	王丹丹	南通大学计算机科学与技术学院	19	41	4.0	5.0