基于多变量决策树的旅游线路设计应用研究

作为成功的旅行的基础,旅游线路的设计日益受到重视。本文在对旅游线路设计方法进行分析研究的基础之上,依据应用实际,通过改进原有多变量决策树的生成算法,提出了旅游线路设计多变量决策树构造方法。该方法在有效继承多变量决策树可减少属性重复测试和减小决策树规模的优点的同时,可以直观的显示出影响空间内景点选择的核心要素以及线路规划的决策结果。     

基于关联规则的智能点餐推荐系统设计

餐饮信息化的快速发展将使用智能推荐系统分析客户的消费偏好,向客户提供更具针对性的点餐意见成为现实。推荐系统的运行既可以帮助客户更加合理地点餐、提升客户满意度,又可以有效提升餐饮企业的销售水平。文章在对基于关联规则的推荐系统进行分析讨论的基础上,提出面向分类预测的增量关联规则算法获取推荐规则,并进行实验验证。最后,在此基础上对点餐推荐系统的结构设计进行了研究。     

《四川旅游电子商务资源服务平台应用研究简

旅游电子商务已经成为旅游行业的重要发展方向之一,是旅游业参与国际市场竞争的重要手段。文章在对四川省旅游业现状进行描述的基础上,进一步对四川省旅游电子商务资源服务平台的现状进行了详细地分析,阐释了当前四川省旅游电子商务发展进程中所存在的问题,并给出了相应的建议。     

四川旅游电子商务资源服务平台应用研究

旅游电子商务已经成为旅游行业的重要发展方向之一,是旅游业参与国际市场竞争的重要手段。文章在对四川省旅游业现状进行描述的基础上,进一步对四川省旅游电子商务资源服务平台的现状进行了详细地分析,阐释了当前四川省旅游电子商务发展进程中所存在的问题,并给出了相应的建议。     

面向分类预测的增量关联规则更新研究

在对现有增量关联规则更新算法进行讨论的基础上,针对只关注分类预测结果中的某些特定类别的应用,提出了一个改进算法.该算法通过对类别结果的限制,有效减少了算法在多维增量关联规则挖掘过程中扫描数据库的次数及使用的候选谓词集表中记录的个数,使算法具有更优的空间复杂度、更高的结果聚焦度.     

基于改进Boosting的决策树信用卡客户流失分析设想

当前,信用卡的运营收益成为各商业银行的主要收入来源,但其营销竞争已经趋于白热化。因此,信用卡客户流失分析开始受到各商业银行的重视。而由于决策树具有分类精度高、分类器可解释性强的特点,适合用于客户流失分析。因此,该文提出了利用Boosting技术的决策树集成C5.0进行信用卡客户流失分析的方法。并针对信用卡流失数据分布不对称的特点,对Boosting技术进行了相应的改进尝试。