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Cross Sellingusing Association Rule Mining

机译：十字架卖协会规则挖掘

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In the retail enterprises, it is an important problem to choose goods group through their sales record. We should consider not only the direct benefits of product, but also the benefits bring by the cross selling. On the base of the mutual promotion in cross selling, in this paper we propose a new method to generate the optimal selected model. Firstly we use Apriori algorithm to obtain the frequent item sets and analyses the association rules sets between products. And then we analyses the above results to generate the optimal products mixes and recommend relationship in cross selling. The experimental result shows the proposed method has some practical value to the decisions of cross selling.
机译：在零售企业中，通过销售记录选择商品集团是一个重要问题。我们不仅应考虑产品的直接效益，也应通过交叉销售带来的福利。在交叉销售中相互推广的基础上，在本文中，我们提出了一种新方法来生成最佳选择模型。首先，我们使用Apriori算法获取频繁的项目集并分析产品之间的关联规则集。然后我们分析了上述结果，以产生最佳产品并建议在交叉销售中的关系。实验结果表明，该方法对交叉销售的决定具有一些实用性价值。

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