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就沃尔马案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的纪录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值,在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布,啤酒」,满足下列条件,将可接受「尿布,啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布,啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中,至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布,啤酒」关联规则,因为就该超市过去的交易纪录而言,支持了“大部份购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。
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xxx 大学信息与电气工程学院 2017-2018 学年第 2 学期
《数据挖掘(研)》课程论文
课程号:220121160-01
任课教师 xxx 成绩
论文题目:(可指定题目,也可说明题目范围。)
基于关联规则的食品消费分析
论文要求:(对论文题目、内容、行文、字数等作出判分规定。)
1、结合自己感兴趣的实际应用领域,自拟题目,并使用本学期
数据挖掘课程中所学习的基本数据分析和处理方法,包括数据预处
理、探索性分析、数据仓库、相似度计算、决策树分类、最近邻分
类、朴素贝叶斯分类、逻辑回归、支持向量机、神经网络、关联规
则、K-means 聚类、层次聚类和密度聚类等知识,对所解决的实际问
题从基本理论、数学原理、算法设计、数据描述和实验结果与分析
等角度展开描述。
2、要求论文结构清晰、语言通顺、图文并茂,字数不少于 5000
字。正文首行缩进 2 个汉字,多倍行距设置为 1.25,字体要求汉字
为宋体,英文为 Times New Roman,大小为小四。论文一定要亲自
撰写,自己动手设计算法和编写程序,如发现论文来自网上,或是
抄袭他人,按作弊处理,本门课程考核总成绩计 0 分。
3、上交论文电子版时每人提交一个文件夹,里面包含论文电子
版和程序文件夹;文件夹和论文电子版的命名格式统一为“学号-姓
名-班级-论文题目”。此外,必须上交论文的打印稿,并要与电子稿
的内容一致,不规范者将酌情扣分。
教师评语:
教师签字:
年 月 日
正文
学院 信电 专业 计算机科学与技术 班级 计本 1502 本专 学号 20152203023 姓名
密封线 学生须将文字写在此线以下
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