【摘 要】
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随着零售业在城市的快速发展,智能系统积累了大量的零售业原始数据,急需一种技术来发现数据中蕴含的内在规则,为企业管理者提供决策支持。数据挖掘是目前一个重要的研究方向,
【机 构】
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榆林学院信息工程学院,西北大学信息科学与技术学院
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随着零售业在城市的快速发展,智能系统积累了大量的零售业原始数据,急需一种技术来发现数据中蕴含的内在规则,为企业管理者提供决策支持。数据挖掘是目前一个重要的研究方向,可以把日常业务数据知识化。介绍了零售业商务智能系统的发展现状,并通过分析零售业数据来掌握顾客的购买偏好,并同时对挖掘结果进行说明,在一定程度上利用关联规则技术解决现实中的商业问题。针对数量和利润的因素,提出利用频繁项目集寻找商品利润最大化的销售组合模型,零售商可以根据该模型输出的销售组合模型对商品进行捆绑销售,以获得最大利润。提出来竞争商品的概念,即找出隐含在数据库中相互竞争商品的模型,这样就得到了零售业商品推荐模型。实验结果表明,提出的模型能找出高交叉销售利润的商品,在零售业中有很好的实用性。
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