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屬性有關畢業論文開題報告,與基于粗糙集的數據挖掘技術在電子商務中的應用相關論文范文數據庫

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摘 要 數據挖掘技術應用于電子商務,高效組織利用大量的數據信息,再把粗糙集的基本思想應用于電子商務,創新了一種利用數據挖掘技術的关于客戶數據庫的方法,以它的高效性再次使電子商務技術得到了發展.

關 鍵 詞 數據挖掘;電子商務;粗糙集;聚類分析

中圖分類號TP392 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708(2012)77-0226-02

粗糙集是一種由波蘭科學家Pawlak創立數據分析處理理論,最開始只是研究語言問題,后来才进入數學及計算機領域;數據挖掘技術則是一種對事物分類處理,更是對數據的深度處理的方式,可以應用于數學、商業等等領域.但是當粗糙集理論和數據挖掘技術相结合運用于電子商務的管理和進程,將會產生一種意想不到的高效及便捷.

基于粗糙集的數據挖掘技術在電子商務中的應用參考屬性評定
有關論文范文主題研究: 關于屬性的論文范文集 大學生適用: 本科畢業論文、學術論文
相關參考文獻下載數量: 35 寫作解決問題: 怎么寫
畢業論文開題報告: 論文提綱、論文前言 職稱論文適用: 期刊目錄、職稱評中級
所屬大學生專業類別: 怎么寫 論文題目推薦度: 免費選題

1.粗糙集的基本思想和背景

针对所討論的論域中的任意一個對象,都會有一些被我們獲得的知識去解釋和描述它,這就是粗糙集的理論出發點.

1.1 知識的約簡

知識的約簡是粗糙集理論的核心之一,是粗糙集在應用中的關鍵.知識的約簡分為屬性約簡和屬性值約簡.对于信息系統,大量的屬性并不是具有等同地位的,甚者有些屬性是負贅的.因此,首要目的是維護信息系統的劃分類別的職能不變的情況下进行刪減冗余屬性,這也是屬性約簡的任務.

1.2 粗糙集理論的特點

決策表是粗糙集理論最主要的研究對象.對決策表进行分析是有決策的分析,对于有決策的分析,包括屬性約簡以及屬性值約簡這兩個步驟,然而對無決策的分析,只进行屬性約簡即可.

然而对于有決策的分析,最終的目的不仅僅是通過屬性約簡去掉冗余屬性,用戶希望得到的是決策規則.只依靠屬性約簡是不可能達到目的的,只有通過屬性值的約簡才可以實現.

粗糙集理論具有以下特點:

1)粗糙集理論不需要依賴先驗知識;

2)粗糙集理論能夠进行高效的數據分析;

3)粗糙集理論能夠關系型數據庫里的關系轉化成決策表,這就是为什么粗糙集理論被廣泛應用的重要原因.粗糙集理論提取的規則更加容易被檢測;

4)粗糙集理論可以和模糊集相互補充,更好的完善了對信息的描述.

2.基于粗糙集的數據挖掘技術運用于電子商務

下面是基于粗糙集的數據挖掘技術運用于電子商務的一個實例.一個論域U等于{0,1,2,3,4,5,6}是一個電子商務公司的服務人群.滿足的條件屬性A等于{u,v,m,n}等于{年齡,性別,學歷,收入},決策屬性B等于{購買次數}等于{f}.u表示客戶的年齡,0代表年齡在18~25之間,1代表年齡在26~35之間,2代表年齡在35~45之間;v表示客戶的性別,0和2分别代表男和女;m表示學歷,0代表高中及以下,1代表本專科,2代表碩士及以上;n表示收入,0代表2000~5000,1代表低于2000,2代表高于5000;f表示客戶購買次數,0表示未購買,1表示購買次數小于5次,2表示購買次數大于5次.


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接下來對屬性进行約簡,去掉冗余屬性.

因此屬性c是不必要的,所以可以得出性別對顧客的購買行为沒有影響.然而u,n,m是必要的,这样可得到C的一個約簡{u,n ,m},也是C的D核.約簡后得出表二,對象5和6重復,所以刪除對象6.

之后再對每一個對象进行簡化屬性值.对于規則1:,考慮集合族F:{}等于{{1,2,4,5},{1,2,3},{1,4}}, 等于{1},Y1等于[f]1等于{1,2},滿足.現從F1中去掉每一個屬性值,觀察其余屬性值的交集是不是在決策屬性值子集里,如果在,則構成值約減.通過計算,規則1有兩種約減形式,,并且這兩種形式是規則1的最簡形式,F1的核是{[n]0}. 同理,可求出其他規則的核以及最簡形式,見表3和表4.

本例中選取其中一個对应于表五,可表示為以下規則:

具體有如下特征:

1)高中以下學歷,2000元以下收入,表示26~35歲的顧客群體,從未購買;

2)本科學歷,收入在2000~5000元的群體或本科學歷,年齡在18~25歲的顧客群體,購買5次以下;

3)碩士及以上學歷或年齡31~45歲的顧客群體,購買5次以上.

3.結論

基于粗糙集的數據挖掘技術对于電子商務領域的應用是高效的,從上述文本即可看出,這一理論是有實效性的,未來應該做的是努力的把粗糙集和數據挖掘技術结合得天衣無縫,以促進電子商務快速而迅猛的發展.

參考文獻

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關于基于粗糙集的數據挖掘技術在電子商務中的應用的函授畢業論文范文
屬性有關論文范文數據庫
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