ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تنقيب البيانات باستخدام خوارزم...>الوصف

تنقيب البيانات باستخدام خوارزمية قواعد الارتباط FP-growth لتحسين ربحية المحلات التجارية

العنوان بلغة أخرى: Data Mining Using the FP-Growth Association Rules Algorithm to Improve the Profitability of Shops
المصدر: مجلة دراسات اقتصادية
الناشر: جامعة زيان عاشور بالجلفة
المؤلف الرئيسي: كمال، موفق (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بن عبدالرحمان، ذهيبة (م. مشارك) , طويطي، مصطفى (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج18, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: أبريل
الصفحات: 501 - 514
ISSN: 2716-8301
رقم MD: 1467281
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سلوك المستهلك | التحول الرقمي | المحلات التجارية | قواعد الارتباط
كلمات المؤلف المفتاحية:
تنقيب البيانات | قواعد الارتباط | خوارزمية FP-Growth | Data Mining | Association Rules | Algorithm FP-Growth
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى إبراز أهم مساهمات تقنيات التنقيب في البيانات بالنسبة للمحلات التجارية، وباستخدام تقنية قواعد الارتباط عن طريق خوارزمية نمو الأنماط FP-growth، خلصنا إلى أن التنقيب في البيانات يساهم في تحسين ربحية المحلات التجارية من خلال استخراج الأنماط المتكررة واكتشاف الترابط ما بين مختلف السلع التي تباع معا، وذلك لتلبية احتياجات الزبائن بالقدر الكافي من السلع والخدمات.

This study aims to highlight the most important contributions of data mining techniques for shops, and by using the technique of association rules through the FP-growth algorithm, we concluded that data mining contributes to improving the profitability of shops by extracting recurring patterns and discovering the correlation between different Goods sold together, in order to adequately meet customer needs for goods and services.
ISSN: 2716-8301

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.