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加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用

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毕业论文范文题目：加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用，论文范文关键词：加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用
加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着信息技术尤其是互联网技术的快速发展,电子商务应运而生并逐渐普及。电子商务系统数据库积累了海量数据,但对商家决策有价值的知识却非常匮乏。关联规则作为数据挖掘(DataMining)研究的主要模式之一,用于确定数据集中不同域或属性之间的联系,找出有价值的多个域之间的依赖关系,在网络购（本文此处忽略..）物中可用于为用户推荐相关商品,提高商家利润。由于其形式简单、易于解释和理解,目前已经成为数据挖掘中最成熟、最活跃、最重要的研究热点。本文正是对数据挖掘中关联规则挖掘算法进行研究,并将研究成果应用到某电子商务网站的个性化推荐系统中。本文主要研究内容如下:首先,总结当前的研究现状,给（本文此处忽略..）出数据挖掘相关概念及其基本方法和难点,重点介绍最经典的关联规则挖掘算法Apriori算法。然后,提出一种基于矩阵的关联规则挖掘算法(BOMA)。该算法利用项集的有序性构造一个矩阵,通过逻辑计算得到频繁1-项集以及最大频繁集,进而基于已获得的频繁项集和矩阵获得所有的频繁K-项集。相对于A（本文此处忽略..）priori算法,BOMA算法提高了效率,对挖掘大量事务集中关联规则是快速有效的。接着,针对数量型关联规则挖掘中划分边界过硬以及规则丢失问题,提出一种加权模糊关联规则挖掘算法(NFWARM)。该算法基于专家定义的模糊区域和与之相关的隶属度函数,把数值转化为模糊值,避免了区间划分引起的（此处忽略..）边界过硬问题;同时,使用属性权重刻画元素对规则的贡献,在不引起规则丢失的情况下,保证了频繁项集的向下封闭性。最后,将文中提出的NFWARM算法应用到某电子商务网站的个性化推荐系统中。在提高用户操作友好性的同时,系统的挖掘结果能够对商家的经营决策起到积极的指导作用。

以上为本篇毕业论文范文加权模糊关联规则挖掘算法研究及应用的介绍部分。

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