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通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能构建商品推荐功能(一)

时间:2013-07-02 23:01 点击:2697次 字体:[ ]




假如你有一个购物类的网站,那么你如何给你的客户来推荐产品呢?这个功能在很多电商类网站都有,那么,通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能,你也可以轻松的来构建类似的功能。

将分为三个部分来演示如何实现这个功能。

  1. 构建挖掘模型
  2. 为挖掘模型编写服务接口
  3. 开发简单的前端应用

 

此篇介绍如何使用SQL Server Analysis Services基于此问题来构建简单的挖掘模型。

 

关于数据挖掘,简单的就是说从海量数据中发现信息的一个过程。如果说商业智能分为三个层次:告诉你发生了什么,为什么会发生,将来会发生什么。那么,数据挖掘绝对算是商业智能中最高的一个层次,告诉你将来会发生什么,也就是预测。而预测的基础就是根据海量的历史数据,结合一定的算法,以概率为基础,告诉你一条新数据某条属性的趋势。

数据挖掘的模型很多,贝叶斯,时间序列,关联规则等都是常用的模型,根据不同的问题特征可以套用不同的模型算法。比如此篇提到的商品推荐,就是典型的适合用关联规则来解决。在数据挖掘中典型的啤酒和尿布的问题,大体上就是基于这个方法。

 

创建挖掘模型项目

笔者注:如果你是一个c#或者相关的应用程序开发人员,以下的内容看起来可能会有些陌生,笔者建议此部分跟着文章中介绍的步骤来做就可以,相关细节我会尽量以开发人员的角度去解释。后面有适合开发人员逻辑的一些介绍可以帮助你更好的理解数据挖掘项目。

打开SQL Server Data Tools,点击File->New->Project

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选择项目类型:

Analysis Services Multidimensional and Data Mining Models

为项目添加数据源。

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如图,在Solution Explorer中,右键单击Data Sources,选择New Data Source:

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本文地址 : http://www.fengfly.com/plus/view-213019-1.html
标签: SQL Server 数据挖掘 商品推荐 Analysis Services 关联规则
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