本篇文献主要讨论了基于融合数据挖掘技术的烟草商业营销推荐系统，下面详细解析文档中提出的关键技术点和概念。
文档中提到了一个核心思想，即融合聚类挖掘技术和关联规则分析算法，来构建一个针对烟草商业的营销推荐系统。聚类挖掘主要是将商户根据相似特征进行分组，而关联规则分析则用于寻找不同商品之间的购买关系。
特征选择部分使用了主成分分析（PCA）算法进行降维处理。PCA是一种常用的数据降维方法，其目的是减少数据的冗余度，保留对数据集有较大解释力的成分，同时避免过拟合问题。其具体步骤包括计算样本的协方差矩阵、获取协方差矩阵的本征向量和本征值，并根据本征值的大小进行排序。选取贡献最大的前m个本征向量，将数据投影到这些本征向量张成的空间中。
在基于营销目标的商户聚类方面，文档提出了以营销目标为约束条件的聚类方法，旨在使相似营销特性的商户被归为一类。由于商户属性包含了分类属性、数字型属性和日期型属性，传统聚类算法难以直接应用。因此，文档提出将数字型和日期型属性划分为区间，转化为分类属性，以便使用聚类算法。此外，为了提高算法效率，使用了聚类汇总的方式来压缩原始数据。
对于商户聚类后，系统针对每个商户分类群，首先提取最基础的单层关联规则，然后通过汇总的数据挖掘技术获取高支持度和高置信度的强关联规则。所谓支持度是指规则中所包含项集在所有事务中出现的频率，而置信度则表示了规则的可靠性。这些强关联规则可以作为营销决策的依据。
通过对挖掘出的关联规则进行分析，可以对特定分类的商户进行针对性的商品推荐，同时为上层决策提供数据支撑。文档指出，通过对烟草商业数据进行挖掘，可以发现不同商品的潜在关联性，这有助于更精准地进行营销策略的制定，提升销售效率，改善客户满意度。
这篇文献详细描述了一套结合数据挖掘技术，针对烟草商业的营销推荐系统构建方法。利用PCA进行特征选择，用以简化数据并提高模型的有效性；通过基于营销目标的聚类算法将商户分组，以便更有效地实施营销策略；利用关联规则分析从商户数据中提取有用信息，为商品推荐和营销决策提供支持。这些技术在烟草行业的营销策略研究中具有重要的理论和实践意义。
