数据挖掘技术在二手车交易系统中的应用

数据挖掘技术是指从数据集中发现有效的、新颖的、潜在有用的和最终可以理解模式的高级处理过程,FP-growth算法是数据挖掘算法的一种。FP-growth算法是一种基于FP-tree的频繁项集挖掘算法,此算法是将原始数据集压缩到一棵FP-tree上,对原始数据集进行两次扫描,挖掘过程不产生候选项集,不用候选测试的算法,它使用紧缩的数据结构,避免了对数据库的重复扫描,运算速度快。文中收集了乐购二手车交易平台2016年1月到2018年12月共3年的数据,系统中可供挖掘的模块包括:二手车信息模块,拍卖品管理模块,购物车管理模块,订单管理等信息模块。利用FP-growth算法对乐购二手车交易系统数据库中的车辆品牌、使用年限、车载人数、行驶里程、车辆价格、保养状况等信息进行整理、转换、对比、分析,从中发现二手车交易中的规律,挖掘用户购车和卖车的有关规律,提高了车辆的成交率。

二手车交易系统中数据挖掘技术应用研究

将基于FP树的频繁项目集挖掘算法思想运用到某二手车交易系统数据挖掘中,选取2020年3月—2022年5月中旬所有订单信息、车辆管理信息、车辆拍卖信息及二手车基本信息等。通过数据准备、预处理、删除、整理、归类和转换,输出频繁项集,经数据整理、汇总、对比和分析,发现二手车交易规律,可为用户购车卖车提供决策参考。

二手车交易管理系统设计与实现

分析了二手车交易管理现状及存在的问题,介绍了二手车交易流程。应用J2EE等相关技术框架,设计并实现了一个二手车交易管理系统。重点阐述了系统的总体架构、角色权限、总体功能模块和数据库设计。