【摘 要】
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目前国内外的网上书店已经开始利用数据挖掘技术,实现将这些信息转换成有价值的知识。本文在此背景下,针对一些算法在网上书店数据挖掘模块应用上的不足,经过研究与学习,提出
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目前国内外的网上书店已经开始利用数据挖掘技术,实现将这些信息转换成有价值的知识。本文在此背景下,针对一些算法在网上书店数据挖掘模块应用上的不足,经过研究与学习,提出了关联规则中Apriori算法和分类分析中ID3算法的改进算法。本文重点分析了关联规则中的Apriori算法,分类分析中的ID3算法和序列模式分析中的GSP算法。并对Apriori算法和ID3算法进行了改进。改进后的Apriori算法提高了算法的运行效率,改进后的ID3算法使分类的结果更均匀,准确度更高。本文采用SqlSever数据库和Java面向对象程序设计语言,根据网上书店的数据特性以数据挖掘、数据库理论为基础,对网上书店中的部分数据挖掘模型进行设计与实现。本课题的研究为提升网上书店的竞争能力提供了新的思路,为数据挖掘技术在电子商务行业的实用化做出了有益的尝试。
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