1、“.....记购买面包为事件购买乳制品为事件购买饮料为事件购买膨化食品为事件。由此得知，仅有的学生会在购买面包的同时购买膨化食品，这个比例较低，即只有较少的学生买面包的同时会购买膨化食品。数据挖掘在校园超市商品销售中的应用论文原稿单位存储在表格中，最终得到的有效数据为份。利用表格工具汇总出数据统计记录如表。条件概率表示为。若只有两个事件，则。联合概率联合概率表示两个事件共同发生的概率。与的联合概率表示为论文原稿......”。

2、“.....利用关联规则挖掘学校超市的具体应用，由于校园超市和消费群体的局限性，该调查旨在分析大学生日常在超市购买多种商品时的选择概率，组产品的可能性，通过商品销售记录的关联规则，挖掘学生经常购买商品的规律。利用得到的规律采取不同的销售策略，例如商品的放置区域以及布局设置，利用物理空间提高学生逗留时间和购买其它商品的概率。基本理论数据随着超市的信息技术如条形码电子收款机和系统在超市的应用......”。

3、“.....同时系统也积存了大量的商业运行数据，利用每天有效销售数据得到的准确信息关联规则及营销策略。关键词数据挖掘关联规则条件概率营销策略中图分类号文献标识码文章编号引言随着科技的发展，运用现代技术将掌握的资料转变为数据，通过存储及分析后，为相关部门或企业给出正确的决策方案则模式，也是知识模式最活跃的分支之。关联规则反映事物之间的相互依存性和关联性，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。事务集事务的集合称为事务集......”。

4、“.....规则超市系统的数据做了调查分析。首先介绍了关联规则挖掘算法的相关概念，其次运用条件概率等方法，分析了大学生日常在超市购买多种商品时的选择概率，最后得出相应的关联规则及营销策略。关键词数据挖掘关联规则挖掘学生经常购买商品的规律。利用得到的规律采取不同的销售策略，例如商品的放置区域以及布局设置，利用物理空间提高学生逗留时间和购买其它商品的概率。基本理论数据挖掘数据挖掘是从大量的不完全的有噪聲的模糊的数据挖掘在校园超市商品销售中的应用论文原稿......”。

5、“.....关联规则是比较重要的种规则模式，也是知识模式最活跃的分支之。关联规则反映事物之间的相互依存性和关联性，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。两个阈值。摘要为了提高超市的销售率，对校园超市系统的数据做了调查分析。首先介绍了关联规则挖掘算法的相关概念，其次运用条件概率等方法，分析了大学生日常在超市购买多种商品时的选择概率，最后得出相应的系统在超市的应用，系统在大学校园超市中的收款仓储等方面的应用已经非常普及......”。

6、“.....利用每天有效销售数据得到的准确信息，利用数据挖掘分析出大学生消费的购物习惯和在事务集中成立，具有支持度，其中是中事务包含∪的百分比，它是概率。频繁项集它是为满足最小支持度的项集，最小支持度是以获取对用户有用的规则，摒弃没用的规则，需要设定最小支持度和最小置信度条件概率营销策略中图分类号文献标识码文章编号引言随着科技的发展，运用现代技术将掌握的资料转变为数据，通过存储及分析后，为相关部门或企业给出正确的决策方案。在购物篮分析中......”。

7、“.....常用的挖掘算法有关联分析决策树遗传算法等。数据挖掘在校园超市商品销售中的应用论文原稿。摘要为了提高超市的销售率，对校园行为，挖掘商品之间隐含的关联性。为校园超市的管理者提供科学的营销策略，提高决策的高效性和科学性。购物篮分析的主要目的是在购买交易中分析出能够同时购买类产品或组产品的可能性，通过商品销售记录的关联规则，数据挖掘在校园超市商品销售中的应用论文原稿小票......”。

8、“.....销售数据以小时为单位存储在表格中，最终得到的有效数据为份。利用表格工具汇总出数据统计记录如表。随着超市的信息技术如条形码电子收款机和商品同时出现在购物篮中的概率进行多次运算，因此这是衡量商品相关性的主要指标。具体应用对兰州大学榆中校区天猫超市的商品销售情况做了调查和分析，利用关联规则挖掘学校超市的具体应用，由于校园超市和消费群体的但却有的学生会在购买面包的同时购买乳制品，这表明在购买面包的消费群体中......”。

9、“.....购买方便面的同时购买的其它商品记购买方便面为事件购买面包为事件购卤制香肠肉类为事件或或。置信度置信度是对支持度进行衡量的主要指标，用于衡量支持度的可信度及数据强度。这项指标将商品同时出现在购物篮中的概率进行多次运算，因此这是衡量商品相关性的主要指标。数据挖掘在校园超市商品销售中的应讨论超市商品捆绑销售策略，给出具体的分析过程和营销建议。数据来源数据来自兰州大学天猫超市的实际数据。收集得到的几天不同时段随机收集的购物小票......”。