基于CRM的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、海量數(shù)據(jù)的存在，從海量數(shù)據(jù)中提取信息的應(yīng)用需求，以及信息對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略決策的影響，使得數(shù)據(jù)挖掘無論是理論研究還是應(yīng)用實(shí)踐都是有意義的。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理(CRM)中的應(yīng)用。 關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘中是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，它具有通俗易懂、可理解性強(qiáng)、簡(jiǎn)潔性好、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系。頻繁項(xiàng)集的發(fā)現(xiàn)是產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則的最為關(guān)鍵的一步，主要的方法是采用Apriori算法來尋找頻繁項(xiàng)集，

2、但是該算法的時(shí)間效率有待提高。 由于最大頻繁項(xiàng)目集中已經(jīng)隱含了所有頻繁項(xiàng)目集，CRM中某些數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用僅需要發(fā)現(xiàn)最大頻繁項(xiàng)集，所以研究最大頻繁項(xiàng)集的挖掘具有重要價(jià)值。本文針對(duì)CRM系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了一個(gè)挖掘最大頻繁項(xiàng)集的算法---MFIAVTL算法。該算法采用垂直事務(wù)標(biāo)識(shí)列表(VerticalTid-List,VTL)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫表示形式，按照自底向上深度優(yōu)先的策略對(duì)項(xiàng)集空間進(jìn)行搜索，采用基于前綴的搜索空間劃分技術(shù)，將搜索