数据挖掘技术在商品管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1.引言 | 第8-13页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文结构 | 第12-13页 |
| 2 数据仓库技术和数据挖掘技术综述 | 第13-26页 |
| ·数据仓库技术 | 第13-18页 |
| ·数据仓库定义及特征 | 第13-14页 |
| ·数据仓库相关概念介绍 | 第14-16页 |
| ·数据仓库的作用 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘的定义和特点 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘技术分类以及当前研究方向 | 第23页 |
| ·数据挖掘技术的应用 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘技术的应用领域 | 第24页 |
| ·数据挖掘在零售业商品销售中的应用 | 第24-26页 |
| 3 关联规则挖掘算法及其在商品销售分析中的应用 | 第26-51页 |
| ·关联规则基本概念 | 第26-28页 |
| ·关联规则的分类 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘方法 | 第29-30页 |
| ·关联规则分析的意义 | 第30页 |
| ·Apriori算法概述及应用 | 第30-40页 |
| ·Apriori算法概述 | 第30-32页 |
| ·Apriori算法举例 | 第32-36页 |
| ·Apriori算法评价 | 第36-38页 |
| ·Apriori在商品销售分析系统中的应用 | 第38-40页 |
| ·FP-tree算法概述及应用 | 第40-49页 |
| ·FP-tree算法概述 | 第41-42页 |
| ·构造FP-tree的步骤 | 第42-45页 |
| ·FP-tree算法在商品销售分析系统中的应用 | 第45-49页 |
| ·FP-tree算法与Apriori算法的比较 | 第49-51页 |
| 4 电子商务系统的设计与实现 | 第51-64页 |
| ·技术背景介绍 | 第51-53页 |
| ·SSH三层框架介绍 | 第51-53页 |
| ·OPOA网页设计理念 | 第53页 |
| ·ecside列表组件 | 第53页 |
| ·greybox组件 | 第53页 |
| ·电子商务系统的设计 | 第53-60页 |
| ·电子商务系统的功能模块设计 | 第54-55页 |
| ·数据库设计 | 第55-60页 |
| ·电子商务系统的实现 | 第60-64页 |
| 5 数据挖掘在商品销售管理中的应用研究 | 第64-72页 |
| ·项目实施背景 | 第64页 |
| ·系统实现 | 第64-66页 |
| ·数据描述及准备 | 第65-66页 |
| ·数据预处理 | 第66页 |
| ·系统测试 | 第66-72页 |
| ·系统测试—Apriori算法 | 第67-69页 |
| ·系统测试—FP-tree算法 | 第69-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
