文章目录

1 算法建模

1.1 改进的K-means算法

1.2 改进的Apriori算法

    1.2.1 差异思想兴趣度

    1.2.2 引入差异思想的Apriori算法

2 挖掘案例集及结果分析

2.1 数据源

2.2 数据预处理

    2.2.1 数据清洗

    2.2.2 数据离散化

2.3 挖掘规则及分析

3 结束语

文章摘要:由于集团数据库积攒了大量的历史数据,造成了数据价值的浪费和企业管理决策不科学的严重后果。为此提出一种基于数据挖掘的大数据平台,采用优化的K-means算法,引入差异性思想的Apriori算法。由实验可知,引入差异性思想的Apriori算法得到的规则数目更少,准确性更高。由此得出,该算法可以有效地识别项目计划的可实施性和实施风险等,降低了企业的投资风险,提高了决策效率。

文章关键词:

论文DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2021.19.028

论文分类号:TP311.13;F426.21