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基于加权BPF顾客商品目录区隔挖掘算法

Customer-Oriented Catalog Segmentation Data Mining Research Based on Weighted BPF Algorithm

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【Author】 Ning Shiyong1,2 Sun Yanan3,5 Lu Mingyu4 Lu Yuchang3 1(Nanjing University of Industry,Nanjing 210009) 2(Computer & Information Engineering College,Harbin University of Commerce,Harbin 150028) 3(Department of Computer Science & Technology,Tsinghua University,Beijing 100084) 4(Dalian Maritime University of Industry,Dalian 116026) 5(Developing Department of the Computer,Harbin CenterRed Group Co. Ltd.,Harbin 150010)

【机构】南京工业大学；哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028；清华大学计算机科学与技术系；哈尔滨中央红集团股份有限公司计算机开发部；哈尔滨150010；大连海事大学；南京210009；北京100084；大连116026；

【摘要】商品目录区隔问题是商业智能领域数据挖掘研究的一个重要问题。论文阐述了面向顾客商品目录区隔问题的最新研究成果,并提出了解决k-MECWT的加权Best-Product-Fit算法,给出了详细的SQL算法描述和应用实例。同时阐述了商品目录区隔问题的未来研究方向。更多还原

【Abstract】 Catalog segmentation problem is an important problem in business intelligence data mining.The paper detailedly formulates the latest research achievements about catalog segmentation problem and presents a detailed weighted Best-Product-Fit algoriithm description and its application in a case for K-MECWT(k-Maximum Element Cover With t).It also discusses the possible directions for future research in catalog segmentation.更多还原

【关键词】数据挖掘；商品目录区隔；加权Best-Product-Fit算法；顾客簇； SQL；
【Key words】 data mining； catalog segmentation； weighted Best-Product-Fit algorithm； customer cluster； SQL；

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2006年18期

【分类号】TP311.13
【被引频次】3
【下载频次】51

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