[1]张志锋 邓璐娟 刘秀梅.关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用[J].计算机技术与发展,2008,(12):238-240.
 ZHANG Zhi-feng,DENG Lu-juan,LIU Xiu-mei.Application of Association Rules Algorithm in Postal Customer Relationship[J].,2008,(12):238-240.
点击复制

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用()
分享到:

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年12期
页码:
238-240
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Application of Association Rules Algorithm in Postal Customer Relationship
文章编号:
1673-629X(2008)12-0238-103
作者:
张志锋 邓璐娟 刘秀梅
郑州轻工业学院计算机与通讯工程学院
Author(s):
ZHANG Zhi-feng DENG Lu-juan LIU Xiu-mei
Department of Computer and Communication Engineering, Zhengzhou Institute of Light Industry
关键词:
数据挖掘关联规则客户关系管理
Keywords:
data mining association rules algorithms customer relationship management
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显。基于全新的信息技术的管理理念——客户关系管理受到中国邮政的青睐。数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术。文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景
Abstract:
Data mining is the leading research area in the database and information decision. Data mining technology has core function in the postal CRM. The association rules algorithm is the core technology in data mining. On the basis of the analysis of associati

相似文献/References:

[1]项响琴 汪彩梅.基于聚类高维空间算法的离群数据挖掘技术研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):120.
 XIANG Xiang-qin,WANG Cai-mei.Study of Outlier Data Mining Based on CLIQUE Algorithm[J].,2010,(12):120.
[2]吉同路 柏永飞 王立松.住宅与房地产电子政务中数据挖掘的应用研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):235.
 JI Tong-lu,BAI Yong-fei,WANG Li-song.Study and Application of Data Mining in E-government of House and Real Estate Industry[J].,2010,(12):235.
[3]杨静 张楠男 李建 刘延明 梁美红.决策树算法的研究与应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):114.
 YANG Jing,ZHANG Nan-nan,LI Jian,et al.Research and Application of Decision Tree Algorithm[J].,2010,(12):114.
[4]赵裕啸 倪志伟 王园园 伍章俊.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):229.
 ZHAO Yu-xiao,NI Zhi-wei,WANG Yuan-yuan,et al.Application of Data Mining Technology of SQL Server 2005 in Customer Loyalty Model in Securities Industry[J].,2010,(12):229.
[5]张笑达 徐立臻.一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):93.
 ZHANG Xiao-da,XU Li-zhen.An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix[J].,2010,(12):93.
[6]吴楠 胡学钢.基于聚类分区的序列模式挖掘算法研究[J].计算机技术与发展,2010,(06):109.
 WU Nan,HU Xue-gang.Research on Clustering Partition-Based Approach of Sequential Pattern Mining[J].,2010,(12):109.
[7]吴青 傅秀芬.水平分布数据库的正负关联规则挖掘[J].计算机技术与发展,2010,(06):113.
 WU Qing,FU Xiu-fen.Positive and Negative Association Rules Mining on Horizontally Partitioned Database[J].,2010,(12):113.
[8]孙名松 邸明星 王湛昱.多决策树算法在P2P网络流量检测中的应用[J].计算机技术与发展,2010,(06):126.
 SUN Ming-song,DI Ming-xing,WANG Zhan-yu.Application of Decision Tree Algorithm in Traffic Detection of P2P Network[J].,2010,(12):126.
[9]孟魁杰 董莹 赵宗涛.一种基于数据挖掘的无人飞行器故障分析方法[J].计算机技术与发展,2010,(06):225.
 MENG Kui-jie,DONG Ying,ZHAO Zong-tao.A Fault Analysis Method Based on Data Mining for Unmanned Aerial Vehicle[J].,2010,(12):225.
[10]陈伟.Apriori算法的优化方法[J].计算机技术与发展,2009,(06):80.
 CHEN Wei.Method of Apriori Algorithm Optimization[J].,2009,(12):80.
[11]李雷 丁亚丽 罗红旗.基于规则约束制导的入侵检测研究[J].计算机技术与发展,2010,(03):143.
 LI Lei,DING Ya-li,LUO Hong-qi.Intrusion Detection Technology Research Based on Homing - Constraint Rule[J].,2010,(12):143.
[12]王爱平 王占凤 陶嗣干 燕飞飞.数据挖掘中常用关联规则挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):105.
 WANG Ai-ping,WANG Zhan-feng,TAO Si-gan,et al.Common Algorithms of Association Rules Mining in Data Mining[J].,2010,(12):105.
[13]张广路 雷景生 吴兴惠.一种改进的Apriori关联规则挖掘算法(英文)[J].计算机技术与发展,2010,(06):84.
 ZHANG Guang-lu,LEI Jing-sheng,WU Xing-hui.An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J].,2010,(12):84.
[14]文拯 梁建武 陈英.关联规则算法的研究[J].计算机技术与发展,2009,(05):56.
 WEN Zheng,LIANG Jian-wu,CHEN Ying.Research of Association Rules Algorithm[J].,2009,(12):56.
[15]王晓宇 秦锋 程泽凯 邹洪侠.关联规则挖掘技术的研究与应用[J].计算机技术与发展,2009,(05):220.
 WANG Xiao-yu,QIN Feng,CHENG Ze-kai,et al.Investigation and Application of Association Rules Mining[J].,2009,(12):220.
[16]王敏 刘希玉.Apriori算法在税务系统中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(11):175.
 WANG Min,LIU Xi-yu.Application of Apriori Algorithm in Tax System[J].,2009,(12):175.
[17]董彩云 刘培华.数据挖掘技术在远程教育教学中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(02):179.
 DONG Cai-yun,LIU Pei-hua.Application of Data Mining Technology in Instance Education[J].,2009,(12):179.
[18]刘军锋 李景文 陈大克 邓晓斌.一种改进的关联规则自顶向下算法[J].计算机技术与发展,2008,(02):136.
 LIU Jun-feng,LI Jing-wen,CHEN Da-ke,et al.An Improved Top to Bottom Algorithm for Mining Association Rules[J].,2008,(12):136.
[19]王伟 高亮 吴涛.基于遗传算法的长频繁项集挖掘方法[J].计算机技术与发展,2008,(04):19.
 WANG Wei,GAO Liang,WU Tao.A Method of Mining Long Frequent Itemset Based on Genetic Algorithm[J].,2008,(12):19.
[20]耿波 仲红 徐杰 闫娜娜.用关联分析法对负荷预测结果进行二次处理[J].计算机技术与发展,2008,(04):171.
 GENG Bo,ZHONG Hong,XU Jie,et al.Using Correlation Analysis to Treat Load Forecasting Results[J].,2008,(12):171.

备注/Memo

备注/Memo:
河南省自然科学基金项目(0411010500),河南省新世纪优秀人才支持项目(2005HANCET-03)张志锋(1978-),男,河南郸城人,硕士,助教,主要研究方向为软件工程、数据库
更新日期/Last Update: 1900-01-01