BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Weichbroth Paweł (Politechnika Gdańska)
Tytuł
Odkrywanie reguł asocjacyjnych z transakcyjnych baz danych
Discovering Association Rules in Transaction Databases
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna (14), 2009, nr 82, s. 301-309, rys., tab., bibliogr. 6 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics. Business Informatics
Tytuł własny numeru
Rynek usług informatycznych
Słowa kluczowe
Bazy danych, Zakup, Strategia zakupów
Databases, Purchasing, Purchasing strategy
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W metodologii drążenia danych ekstrakcja reguł asocjacyjnych z dużych baz danych jest popularną i wysoko rozwiniętą metodą odkrywania nieznanych związków pomiędzy zmiennymi. Zaprezentowany w niniejszej pracy algorytm Apriori jest przeznaczony do znalezienia powiązań pomiędzy produktami zarejestrowanymi przez systemy transakcyjne w sklepach wielkopowierzchniowych. Posiadanie takiej wiedzy może być z powodzeniem wykorzystane do zarządzania rozmieszczeniem produktów na półkach w sklepie, opracowania pakietów promocyjnych, sugerowania sprzedaży dodatkowej czy badań porównawczych sklepów.(abstrakt oryginalny)

In the data mining methodology, extracting association rules from large databases is a popular and well researched method for discovering interesting relations between variables. The presented AprioriAll algorithm discovers regularities between products in large scale transaction databases, recorded by point of sales systems in supermarkets. Such information might be useful and be used as the basis for decisions regarding marketing activities, such as retail promotion pricing, leaflets or product placement.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Agrawal R., Srikant R., Fast Algorithms for Mining Association Rules, [w:] Proceedings of the Twentieth International Conference on Very Large Data Bases, Morgan Kaufmann, San Francisco, CA 1994 , s. 487-499.
  2. Agrawal R., Srikant R., Mining Sequential Patterns, [w:] Proceedings of the 11th ICDE Conference, red. P.S. Yu, L.P. Arbee Chen, IEEE Computer Society, Taiwan 1995.
  3. Bronsztejn I.N., Siemiediajew K.A., Matematyka. Poradnik encyklopedyczny, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003, s. 206.
  4. Maloof M., Some Basic Concepts of Machine Learning and Data Mining, [w:] Machine learning and Data Mining for Computer Security, red. Marcus A. Maloof, Springer, London 2006, s. 32.
  5. Patel N., 15.062 Data Mining, Spring 2003, http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Sloan-School-of-Manage-ment/15-062Data-MiningSpring2003/CourseHome/index.htm.
  6. Weichbroth P., Korczak J., Data mining - drążenie danych, [w:] Informatyka ekonomiczna. Cześć I, Propedeutyka informatyki. Technologie informacyjne, red. Jerzy Korczak, Wrocław 2006, s. 265.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1507-3858
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu