摘要
第1章绪论
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3国内外研究现状
1.4研究思路
1.5研究内容
1.6创新与不足
第2章商家分类的数据挖掘技术及算法
2.1商家分类概述
2.1.1用户分类
2.1.2商家分类
2.2商家分类的频繁模式分析
2.2.1频繁模式挖掘
2.2.2模式评估方法
2.2.3 Apriori关联算法
2.3商家分类的聚类分析
2.3.1聚类分析概述
2.3.2聚类分析方法
2.3.3聚类效果评估
2.3.4 K-means聚类算法及其改进算法
2.4本章小结
第3章大众点评商家的数据探索性分析
3.1数据来源与预处理
3.1.1数据来源
3.1.2数据清洗
3.2商家基本情况的描述性统计
3.2.1数据基本描述
3.2.2相关分析
3.2.3商家数量分布情况统计
3.3商家所属商圈分布的探究
3.3.1商圈的相关概念
3.3.2基于商家地址的商圈划分
3.4商家餐饮类型与地域分布关系探究
3.4.1指标城市选取
3.4.2词云图可视化分析
3.5本章小结
第4章大众点评商家分类的数据挖掘分析
4.1基于商家评分的频繁模式分析
4.1.1模型的初步探索
4.1.2规则调整与结果分析
4.1.3商家评分关联结果
4.2基于评分数据的商家分类分析
4.2.1传统K-means聚类
4.2.2改进的Mini Batch K-Means聚类
4.2.3商家分类结果
4.3本章小结
第5章研究总结与展望
5.1主要结论
5.2相关建议
5.3未来的展望
参考文献
附录
致谢
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