基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的C公司外貿(mào)出口重箱數(shù)據(jù)挖掘.pdf

1、20世紀80年代，由于計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，許多企業(yè)積累并存儲了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進入20世紀90年代以后市場競爭已逐漸演變?yōu)椤靶畔⒏偁帯?，人們對信息的需要已從簡單的?shù)據(jù)收集型轉(zhuǎn)向了分析加工型，在這種歷史背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展使得人們可以利用這些數(shù)據(jù)挖掘出有用的、隱藏的商業(yè)和科學(xué)信息。數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科綜合的產(chǎn)物，它從多個學(xué)科汲取營養(yǎng)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)、模式識別、知識庫系統(tǒng)、

2、信息檢索和數(shù)據(jù)庫可視化等。 關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的課題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。Agrawal等在1993年首先提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)庫中項集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問題，以后諸多的研究人員對關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問題進行了大量的研究，包括對原有算法進行優(yōu)化，以提高算法挖掘規(guī)則的效率，對關(guān)聯(lián)規(guī)則工作進行推廣。最近有獨立于Agrawal的頻集方法的工作，探索挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的新方法，也有一些工作注重于對挖掘到的模式

3、的價值進行評估。 本文首先對數(shù)據(jù)挖掘概念、方法及應(yīng)用等進行了較詳盡的闡述，然后重點介紹基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的主要算法：頻集算法的核心算法—Apriori算法。同時針對Apriori算法存在的缺陷，介紹了能避免這兩種缺陷的其他算法。最后將基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用到班輪公司客戶的外貿(mào)出口重箱中，從客戶與航線、時間與箱型、貨物與月份三個不同的維度進行關(guān)聯(lián)挖掘，對挖掘結(jié)果進行分析，并據(jù)此提出了關(guān)于銷售方面的意見。針對第一個維度挖掘結(jié)果提出