基于商品分类信息的关联规则聚类36921.pdf

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1、基于商品分类信息的关联规则聚类 商品分类信息是指把商品归类到不同的组别，例如食品类、服装类等，根据这些分类信息对商品进行关联规则聚类是一种用于快速发现有价值的结论的技术。它可以挖掘出一组支持假设的规则，这些规则有助于我们更有效地理解商品之间的联系，并能够产生出一些新的有趣的发现。如何发掘有用的规则，利用它们更好地提供服务，是当前市场研究工作中非常重要的任务。商品分类信息的关联规则聚类既可以挖掘出有价值的规则，又可以快速地聚类商品。首先，我们需要搜集关于分类信息的大量历史数据，然后使用数据挖掘技术对数据进行预处理，将它们切割成微小的特征集。在处理数据之前，需要对数据进行相关性分析，以及Aprio

2、ri 算法去处理离散数据，确保聚类结果的有效性。随后，我们就可以进行商品分类信息的关联规则聚类了。关联规则聚类是一种基于关联规则挖掘的记录聚类方法，可以将关联规则用于商品分类信息的聚类。它基于 Apriori算法，先挖掘出一组支持假设的规则，然后把这些规则用来对商品分类信息进行聚类，从而发现商品之间的联系，实现有用的结论。最后，我们可以使用可视化工具，将聚类结果进行可视化，以便更好地理解最终的结果，进一步利用发现的规则来改善市场研究分析，优化推荐系统的模型和算法，提高服务的质量。总之，基于商品分类信息的关联规则聚类是一种有效的商品分类时的快速发现有价值的结论的技术，可以有效地挖掘商品间的联系，有助于更有效地理解商品之间的联系，从而有助于优化市场研究和分析、改进推荐系统和服务质量。