1. 毕业设计（论文）主要内容：
“啤酒与尿布”的故事是数据挖掘中的典型案例，该案例将“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆在一起进行销售，并获得了很好的销售收益，这就是关联性分析。
电子商务系统中储存有大量的用户信息和交易数据，Apriori算法可以对这些数据进行挖掘得到用户以及商品之间的关联关系。
论文需设计一个基于Web的数据挖掘电子商务推荐系统，使用Apriori算法实现关联规则的推理，形成推荐集，为用户提供个性化的推荐服务。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务及要求： 1.查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.学习Apriori算法的基本原理；
5.收集相关数据，并对收集的数据进行仿真实验；
6.完成基于Apriori算法的电子商务推荐系统的编码与调试；
7.完成10000字以上的毕业论文；
8.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
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4. 主要参考文献
[1]马刚.关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D].上海交通大学,2008[2]孙世文.基于关联规则和聚类分析的个性化推荐系统的研究与实现[D].吉林大学,2015[3]张德宇.基于Apriori的电子商务网站适时推荐系统的研究与实现[D].苏州大学,2008
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