- 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 SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- 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.
- 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.
- Bronsztejn I.N., Siemiediajew K.A., Matematyka. Poradnik encyklopedyczny, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003, s. 206.
- 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.
- Patel N., 15.062 Data Mining, Spring 2003, http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Sloan-School-of-Manage-ment/15-062Data-MiningSpring2003/CourseHome/index.htm.
- 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
- ISSN
- 1899-3192
1507-3858 - Język
- pol
