基于动态置信度优化Apriori算法的旅游市场决策模型

• 作者: 孙琼 李林
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: Apriori算法 旅游市场决策 关联规则挖掘 动态置信度 事务数据库 贝叶斯估计
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP273+.5
• 字数: 3282字
• 语种: 中文

摘要

针对标准Apriori算法在旅游市场数据规则挖掘的应用中还存在运算时间长、规则挖掘效果不好等问题。本文提出了一种基于动态置信和事务数据库优化的数据挖掘模型，首先采用贝叶斯算法对数据项进行预估，得到动态的置信度，然后采用m-estimate加以优化，从而让该分类能够更为精确地做出其适当的分类，最后用矩阵的形式来代替事务数据库，并通过这一方法来提高算法的运行效率。另外针对这一模型进行了仿真实验，结果发现，本文设计的经过改进的Apriori算法在挖掘市场数据的时候具有更好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李林		12	46	4.0	6.0
2	孙琼	北京联合大学旅游学院	24	40	4.0	6.0