原文服务方: 江西科学       
摘要:
数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术——数据挖掘更是得到了前所未有的重视。关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,用这些规则找出顾客的购买行为模式,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。通过发现这个关联的规则,可以更好地了解和掌握事物的发展、动向等。在市场营销、企业投资中具有重要的作用。
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文献信息
篇名 基于Apriori算法的购物篮关联规则分析
来源期刊 江西科学 学科
关键词 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 置信度 支持度
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 96-98
页数 分类号 TP311.12
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3679.2012.01.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓平 2 12 1.0 2.0
2 赵祖应 10 30 3.0 5.0
3 丁勇 4 27 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
Apriori算法
置信度
支持度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江西科学
双月刊
1001-3679
36-1093/N
大16开
1983-01-01
chi
出版文献量(篇)
4032
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17843
论文1v1指导