У разі якщо хоче додати до свого замовлення ще продукт, то натискає на кнопку В«Експерт виборуВ», і проходить знову три питання. p align="justify"> б) Оформлення замовлення В«вручнуВ».
Для оформлення замовлення В«вручнуВ» необхідно на головній формі системи натиснути кнопку В«ТранзакціїВ», яку можна побачити на малюнку 3.6. Після чого слід натиснути на кнопку В«Додати даніВ» (рис 3.13), і через кому слід ввести необхідні товари. br/>В
Малюнок 3.13 - Додавання транзакції
Такий спосіб покупки продукції має свої позитивні і негативні сторони. До позитивних відноситься те, що користувач, який знає, що саме він хоче замовити, досить швидко формує транзакцію. Той факт, що при використанні такого методу покупки система не буде рекомендувати додаткові товари, що може бути як і позитивно (збереже час клієнта), так і негативно (клієнт не побачить рекомендовані продукти, які могли б його зацікавити). br/>
ВИСНОВКИ
У даній бакалаврській роботі була розроблена інтелектуальна системи підбору товарів, робота якої базується на використанні асоціативних правил. При заданому запиті система підбирає клієнту необхідний продукт і пропонує додаткові товари залежно від інтересів. Для цього клієнт повинен описати критерії, за якими система визначить потреби. p align="justify"> Інтелектуальна система створена з використанням засобів СУБД SQL SERVER, а також середовища Python 2.6. Робота з системою не вимагає від користувачів особливих знань в області баз даних. При заданому запиті система підбирає клієнту необхідний продукт і пропонує додаткові товари залежно від інтересів. Для цього клієнт повинен описати критерії, за якими система визначить потреби. Програма є легкою в освоєнні і експл уатаціі, що досить важливо для кінцевого користувача.
ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ
1. Agrawal R. Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. /R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami. // SIGMOD Conference 1993. ? Р. 207-216.
2. Hipp J. Algorithms for association rule mining - A general survey and comparison. /J. Hipp, U. GГјntzer, G . Nakhaeizadeh. // SIGKDD Explorations. ? № 2 (2). - 2000. - Р. 1-58.
. Omiecinski E. Alternative interest measures for mining associations in databases. /E. Omiecinski. // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 2003. - № 15 (1). - Р. 57-69.
4. Пошук асоціативних правил: [Електрон. ресурс]. ? Режим доступу: # "justify"> 5. Пошук асоціативних правил при інтелектуальному аналізі даних: [Електрон. рес...
