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基于贝叶斯分类的网上书店潜在用户挖掘
引用本文:董倩,王克俭,韩宪忠,苑迎春.基于贝叶斯分类的网上书店潜在用户挖掘[J].微型机与应用,2011,30(1):47-49.
作者姓名:董倩  王克俭  韩宪忠  苑迎春
作者单位:河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定,071001
基金项目:河北省自然科学基金资助项目(F2009000653); 河北省科技厅计划资助项目(072135126); 河北省教育厅计划资助项目(Z2009122)
摘    要:以网上书店为例,利用贝叶斯分类预测技术,进行了发现潜在客户群体的研究,用随机选取的10组样本进行试验预测,预测准确率达96.5%,表明了该算法是有效的。

关 键 词:数据挖掘  贝叶斯分类  潜在用户  网上书店

Mining potential users of the online bookstore based on Bayesian classification
Dong Qian,Wang Kejian,Han Xianzhong,Yuan Yingchun.Mining potential users of the online bookstore based on Bayesian classification[J].Microcomputer & its Applications,2011,30(1):47-49.
Authors:Dong Qian  Wang Kejian  Han Xianzhong  Yuan Yingchun
Affiliation:Dong Qian,Wang Kejian,Han Xianzhong,Yuan Yingchun(College of Information Science and Technology,Agricultural University of Hebei,Baoding 071001,China)
Abstract:This article takes online bookstore as the example to study how to find the potential users based on Bayesian classification technique.Ten samples are selected randomly which are used in the test.And the forecast accuracy is 96.5%,which proves the algorithm is effective.
Keywords:data mining  Bayesian classification  potential users  online bookstore  
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