烘焙行業(yè)消費數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在我國食品工業(yè)不斷發(fā)展的同時，烘焙業(yè)增長迅速，市場潛力巨大，成為食品加工業(yè)新的增長點。與此同時，烘焙企業(yè)的客戶消費數(shù)據(jù)分析工作不僅工作量大增，傳統(tǒng)的分析手段已經(jīng)難以滿足行業(yè)的發(fā)展需求，因此迫切地需要提高分析手段與方法。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是一種有效的方法，能夠充分地挖掘與分析隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息，本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到烘焙行業(yè)消費數(shù)據(jù)挖掘中，主要研發(fā)內(nèi)容如下：
　?。?）提出了一種改進的K-Means算法。將遺傳算法（GA）與K-m

2、eans算法相結(jié)合，充分利用二者的優(yōu)勢，解決傳統(tǒng)K-means對于聚類數(shù)目的確定、初始中心選取以及噪聲數(shù)據(jù)的敏感性問題，通過Iris與KDD CUP99數(shù)據(jù)集驗證了GK-means算法的性能，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建烘焙行業(yè)客戶細分模型，依據(jù)客戶消費信息將其細分若干群體；
　　（2）對Apriori算法進行了改進，解決該算法在搜索頻繁項集時的效率問題，通過KDD CUP99數(shù)據(jù)集驗證了改進的Apriori算法的效率，并以烘焙行業(yè)客戶消費信

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