通化师范学院学报
通化師範學院學報
통화사범학원학보
JOURNAL OF TONGHUA TEACHERS COLLEGE
2015年
6期
9-11,48
,共4页
数据挖掘%Apriori算法%仓储%优化
數據挖掘%Apriori算法%倉儲%優化
수거알굴%Apriori산법%창저%우화
该文采取关联规则及Apriori算法从历史交易数据中获取库存商品的关联关系,给出一种置信度转化为商品之间购买距离的方法,在此基础上利用K-中心点聚类算法,将商品按照库存的种类和购买距离进行聚类,从而得到仓储配置优化方案,文中给出了相关概念和算法,并举例验证了所提出方法的有效性.
該文採取關聯規則及Apriori算法從歷史交易數據中穫取庫存商品的關聯關繫,給齣一種置信度轉化為商品之間購買距離的方法,在此基礎上利用K-中心點聚類算法,將商品按照庫存的種類和購買距離進行聚類,從而得到倉儲配置優化方案,文中給齣瞭相關概唸和算法,併舉例驗證瞭所提齣方法的有效性.
해문채취관련규칙급Apriori산법종역사교역수거중획취고존상품적관련관계,급출일충치신도전화위상품지간구매거리적방법,재차기출상이용K-중심점취류산법,장상품안조고존적충류화구매거리진행취류,종이득도창저배치우화방안,문중급출료상관개념화산법,병거례험증료소제출방법적유효성.
