數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)-資料下載頁
2024-10-17 06:50本頁面
【正文】 能力（3）發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類（4）使輸入?yún)?shù)的領(lǐng)域知識最小化（5）處理噪聲數(shù)據(jù)的能力（6）對于輸入順序不敏感（7）高維性（8）基于約束的聚類（9）可解釋性和可利用性簡述Apriori算法的思想，談?wù)勗撍惴ǖ膽?yīng)用領(lǐng)域并舉例。思想：其發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則分兩步，第一是通過迭代，檢索出數(shù)據(jù)源中所有煩瑣項集，即支持度不低于用戶設(shè)定的閥值的項即集，第二是利用第一步中檢索出的煩瑣項集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則，其中，第一步即挖掘出所有頻繁項集是該算法的核心，也占整個算法工作量的大部分。在商務(wù)、金融、保險等領(lǐng)域皆有應(yīng)用。在建筑陶瓷行業(yè)中的交叉銷售應(yīng)用，主要采用了Apriori 算法三、翻譯分析題（30分）附件有一名為“Data Mining in Electronic Commerce”的電子文檔，請同學(xué)們翻譯其中的一段。每位同學(xué)翻譯的段號以大家學(xué)號的最后兩位為準(zhǔn)，如10號同學(xué)只需翻譯正文的第10段，以此類推。分類則是一個標(biāo)準(zhǔn)的問題，在數(shù)據(jù)挖掘和在電子商貿(mào)的應(yīng)用原則下，適當(dāng)?shù)姆椒╗隨機森林，支持向量機（支持向量機），后勤拉索等]有賴于敏銳地在該網(wǎng)站上，該類型的廣告都是可以收集到的資料。在亞馬遜商務(wù)網(wǎng)站中，該推薦系統(tǒng)已進(jìn)入先前購買和書籍進(jìn)行視察。這是一個更豐富的信息來源，（他們只知道這個詞，有人期待在這次會議上，除非他們有庫克網(wǎng)頁）。一些企業(yè)獲得更多的信息，從數(shù)據(jù)倉庫中，如作為choicepoint公司，這使得他們的專家來建立高度個性化的分類規(guī)則。通過閱讀該文擋，請同學(xué)們分析一下數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用情況（請深入分析并給出實例，切忌泛泛而談）。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟，全球傳統(tǒng)商務(wù)正經(jīng)歷一次重大變革，向電子商務(wù)全速挺進(jìn)。這種商業(yè)電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入地了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為電子商務(wù)的重要應(yīng)用技術(shù)之一，將為正確的商業(yè)決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務(wù)不可缺少的重要工具。電子商務(wù)的發(fā)展促使公司內(nèi)部收集了大量的數(shù)據(jù)，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識，為公司創(chuàng)造更多潛在的利潤，數(shù)據(jù)挖掘概念就是從這樣的商業(yè)角度開發(fā)出來的。由于數(shù)據(jù)挖掘能帶來顯著的效益，它在電子商務(wù)中（特別是業(yè)、零售業(yè)和電信業(yè)）應(yīng)用也越來越廣泛。在金融領(lǐng)域，管理者可以通過對客戶償還能力以及信用的分析，進(jìn)行分類，評出等級。從而可減少放貸的麻木性，提高資金的使用效率。同時還可發(fā)現(xiàn)在償還中起決定作用的主導(dǎo)因素，從而制定相應(yīng)的金融政策。更值得一提的是通過對數(shù)據(jù)的分析還可發(fā)現(xiàn)洗黑錢以及其它的犯罪活動。在零售業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘可有助于識別顧客購買行為，發(fā)現(xiàn)顧客購買模式和趨勢，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，取得更好的顧客保持力和滿意程度，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。電信業(yè)已經(jīng)迅速地從單純的提供市話和長話服務(wù)演變?yōu)榫C合電信服務(wù)，如語音、傳真、尋呼、移動電話、圖像、電子郵件、機和WEB數(shù)據(jù)傳輸以及其它的數(shù)據(jù)通信服務(wù)。電信、計算機網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)和各種其它方式的通信和計算的融合是的大勢所趨。而且隨著許多國家對電信業(yè)的開放和新型計算與通信技術(shù)的發(fā)展，電信市場正在迅速擴張并越發(fā)競爭激烈。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來幫助理解商業(yè)行為、確定電信模式、捕捉盜用行為、更好的利用資源和提高服務(wù)質(zhì)量是非常有必要的。分析人員可以對呼叫源、呼叫目標(biāo)、呼叫量和每天使用模式等信息進(jìn)行分析，還可以通過挖掘進(jìn)行盜用模式分析和異常模式識別，從而可盡早發(fā)現(xiàn)盜用，為公司減少損失。四、編程題（20分）請大家用所學(xué)過的java語言改寫p192p194的vb核心源程序
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