The research objective is to propos

The research objective is to propose a novel association analysis approach using association reasoning neural networks (ARNN) to discover the association rules from cosmetics purchasing. ARNN is modified from multi-layered perceptron and back-propagation algorithm. The number of association rules is controlled by the rule threshold and the number of hidden units. To explore the possibility of producing useful and meaningful association rules using ARNN, our study uses the practical cosmetics transaction data. The results show (1) the predicted output values of ARNN are close to their desired confidence values, (2) reducing the number of hidden units of ARNN can inhibit the generation of association rules with low support, and (3) ARNN has the ability of discovering the cohesion and expansion commodities and this information could be used to make pricing strategy. Therefore, ARNN could be a promising alternative approach for association analysis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์การวิจัยคือการ เสนอวิธีวิเคราะห์นวนิยายสมาคมการใช้ความสัมพันธ์ด้านเครือข่ายประสาท (ARNN) การค้นพบกฎความสัมพันธ์จากการซื้อเครื่องสำอาง ARNN มีการปรับเปลี่ยนจากเพอร์เซปตรอนหลายชั้นและการเผยแพร่หลังอัลกอริทึม ของสมาคมถูกควบคุม โดยกฎขีดจำกัดและจำนวนของหน่วยที่ซ่อนอยู่ การสำรวจเป็นไปได้ของการผลิตกฎความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ และมีความหมายโดยใช้ ARNN เราใช้ข้อมูลธุรกรรมเครื่องสำอางปฏิบัติ ผลการแสดงผลลัพธ์ (1) การคาดการณ์ค่าของ ARNN มักค่าความเชื่อมั่นต้อง, (2) การลดจำนวนของหน่วยที่ซ่อนของ ARNN สามารถยับยั้งการสร้างกฎความสัมพันธ์ด้วยการสนับสนุนต่ำ และ ARNN (3) มีความสามารถของสินค้าโภคภัณฑ์สามัคคีและขยายการค้นหา และสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำให้กลยุทธ์การกำหนดราคา ดังนั้น ARNN อาจเป็นวิธีการทดแทนสัญญาสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์การวิจัยเพื่อนำเสนอวิธีการวิเคราะห์การเชื่อมโยงใหม่โดยใช้การเชื่อมโยงเหตุผลเครือข่ายประสาท (ARNN) การค้นพบกฎสมาคมเครื่องสำอางจากการจัดซื้อ ARNN มีการแก้ไขจาก Perceptron หลายชั้นและกลับมาขยายพันธุ์อัลกอริทึม จำนวนของกฎสมาคมจะถูกควบคุมโดยกฎเกณฑ์และจำนวนหน่วยที่ซ่อนอยู่ ในการสำรวจความเป็นไปได้ในการผลิตที่มีประโยชน์และมีความหมายโดยใช้กฎสมาคม ARNN การศึกษาของเราใช้ในทางปฏิบัติข้อมูลการทำธุรกรรมเครื่องสำอาง ผลที่ได้แสดง (1) การคาดการณ์ค่าการส่งออกของ ARNN ใกล้เคียงกับค่าความเชื่อมั่นของพวกเขาที่ต้องการ (2) การลดจำนวนหน่วยที่ซ่อนของ ARNN สามารถยับยั้งการสร้างกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับการสนับสนุนในระดับต่ำและ (3) มีความสามารถใน ARNN ของการค้นพบการทำงานร่วมกันและการขยายตัวสินค้าและข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อให้กลยุทธ์การกำหนดราคา ดังนั้น ARNN อาจจะเป็นวิธีทางเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์การเชื่อมโยง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเสนอแนวทางการใช้เหตุผลเชิงวิเคราะห์นวนิยายสมาคมสมาคมเครือข่ายประสาท ( arnn ) ค้นพบกฎจากสมาคมเครื่องสำอางซื้อ arnn ดัดแปลงจากแบบธรรมดาและขั้นตอนวิธี back-propagation . จำนวนกฎสมาคม ถูกควบคุมโดยกฎเกณฑ์ และจำนวนหน่วยที่ซ่อนอยู่เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ของการผลิตที่มีประโยชน์และมีความหมาย กฎการใช้ arnn สมาคมการศึกษาของเราใช้ประโยชน์เครื่องสำอางรายการข้อมูล แสดงผล ( 1 ) คาดการณ์ผลผลิตคุณค่าของ arnn ใกล้ค่าความเชื่อมั่นของพวกเขาที่ต้องการ , ( 2 ) การลดจำนวนหน่วยที่ซ่อนของ arnn สามารถยับยั้งการสร้างกฎของสมาคมสนับสนุนน้อยและ ( 3 ) arnn มีความสามารถในการทำงานร่วมกัน และการค้นพบสินค้าและข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อให้กลยุทธ์การกำหนดราคา ดังนั้น arnn อาจเป็นวิธีทางเลือกสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มสมาคม