【摘 要】
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针对产品在保养、维修等售后服务过程中产生海量数据,但对这些数据分析匮乏的问题,首先从售后服务角度对数据进行整理,构建结构化的售后服务数据集;然后对利用FP-growth算法挖掘售后服务数据时FP树构建效率低和生成频繁项集相关性低的问题进行优化,提出一种改进FP-growth算法;最后通过实验分析,表明改进FP-growth算法能有效提高售后服务数据的关联规则挖掘效率与规则相关性,能够获取服务质量的关联规则知识。
【机 构】
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山东大学机械工程学院,山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1702601),山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010442)。
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针对产品在保养、维修等售后服务过程中产生海量数据,但对这些数据分析匮乏的问题,首先从售后服务角度对数据进行整理,构建结构化的售后服务数据集;然后对利用FP-growth算法挖掘售后服务数据时FP树构建效率低和生成频繁项集相关性低的问题进行优化,提出一种改进FP-growth算法;最后通过实验分析,表明改进FP-growth算法能有效提高售后服务数据的关联规则挖掘效率与规则相关性,能够获取服务质量的关联规则知识。
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