基于关联规则的电子商务系统

• 作 者: 湛宁 宋文军
• 机 构: 信阳职业技术学院,郑州轻工业学院
• 出 处: 科技通报
• 发表日期: 2013年2期
• 关键词: 关联规则挖掘 频繁项集 遗传算法 适应度函数 association rules mining frequent itemset genetic algorit
• 基金项目: 河南省哲学社会科学规划项目（2010BJY029）

研究了基于关联规则的Apriori算法、FP-Growth算法,分析了两类算法的缺点。提出利用遗传算法改进关联规则挖掘算法,给出了属性种群和规则种群的适应度函数,并且给出了具体的算法流程。利用某企业服务网站WEB服务器的使用日志,来测试3种算法的性能。实验结果表明,改进算法的运行时间最短,提高了数据挖掘效率,完全可以应用于电子商务系统中。