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该文采取关联规则及Apriori算法从历史交易数据中获取库存商品的关联关系,给出一种置信度转化为商品之间购买距离的方法,在此基础上利用K-中心点聚类算法,将商品按照库存的种类和购买距离进行聚类,从而得到仓储配置优化方案,文中给出了相关概念和算法,并举例验证了所提出方法的有效性.
面向Apriori算法的数据挖掘技术在仓储配置优化中的应用
【摘 要】
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该文采取关联规则及Apriori算法从历史交易数据中获取库存商品的关联关系,给出一种置信度转化为商品之间购买距离的方法,在此基础上利用K-中心点聚类算法,将商品按照库存的种
【机 构】
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重庆交通大学
【出 处】
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通化师范学院学报
【发表日期】
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2015年06期
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