期刊文献+

基于多层关联规则挖掘的超市货架陈列优化 被引量:2

Optimization of Supermarket Shelf Display Based on Multilevel Association Rules Mining
下载PDF
导出
摘要 基于.NET架构和数据仓库技术开发经理人决策支持平台,使用多层关联规则算法挖掘购物小票的频繁项集,发现顾客的购物模式,为超市货架陈列优化提供帮助。文章分析了决策支持平台的体系设计,多层关联规则挖掘模型的设计,最后进行频繁项集和规则的挖掘示例,并给出超市货架陈列的优化建议。 The system develops a Manager Decision Support Platform based on Net Structure and Data Warehouse Technology. It uses Multilevel Association Rules Algorithm to mine the Frequent-item Set of shopping receipt,to find out the shopping pattern of customers,so as to provide assistance for the optimization of supermarket shelves displaying. This essay analyzes the structure design of Decision Support Platform and the Mining Model Design of Multilevel Association Rules,providing the mining example of Frequent-item Set,as well as giving some suggestions on the optimization of supermarket shelves display.
作者 蔡芬
机构地区 泉州师范学院
出处 《东莞理工学院学报》 2014年第5期42-47,共6页 Journal of Dongguan University of Technology
基金 福建省教育厅"数据挖掘在泉州企业供应链管理系统中的应用"(JA10240)
关键词 数据挖掘 多层关联规则 垂直数据格式 超市决策支持系统 Data Mining Multilevel Association Rules vertical data format Supermarket Decision Support Syste
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1Lin Dao I,Proc the 6th European Conference on Extending Database Technology,1998年,105页
  • 2Agrawal R,Proc the 11th Inter Conference on Data Engineering,1995年,3页

共引文献112

同被引文献12

二级引证文献8

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部