تنقيب البيانات باستخدام خوارزمية قواعد الارتباط Fp-growth لتحسين ربحية المحلات التجارية

Résumé: تهدف هذه الدراسة إلى إبراز أهم مساهمات تقنيات التنقيب في البيانات بالنسبة للمحلات التجارية، وباستخدام تقنية قواعد الارتباط عن طريق خوارزمية نمو الأنماط FP-growth، خلصنا إلى أن التنقيب في البيانات يساهم في تحسين ربحية المحلات التجارية من خلال استخراج الأنماط المتكررة واكتشاف الترابط ما بين مختلف السلع التي تباع معا، وذلك لتلبية احتياجات الزبائن بالقدر الكافي من السلع والخدمات. This study aims to highlight the most important contributions of data mining techniques for shops, and by using the technique of association rules through the FP-growth algorithm, we concluded that data mining contributes to improving the profitability of shops by extracting recurring patterns and discovering the correlation between different Goods sold together, in order to adequately meet customer needs for goods and services.

Publié dans la revue: دراسات اقتصادية