摘 要：将基于 FP 树的频繁项目集挖掘算法思想运用到某二手车交易系统数据挖掘中，选取 2020 年 3 月—2022 年 5 月中旬所有订单信息、车辆管理信息、车辆拍卖信息及二手车基本信息等。通过数据准备、预处理、删除、整理、归类和转换，输出频繁项集，经数据整理、汇总、对比和分析，发现二手车交易规律，可为用户购车卖车提供决策参考。
关键词：二手车交易系统；FP-growth-tree 算法；数据挖掘；关联规则
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.16.037
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）16-0142-03
Research on the Application of Data Mining Technology in Second-Hand Car Trading System
YANG Weina, JIANG Junxia
(Xi'an Vocational University of Automobile, Xi'an 710600, China)
Abstract: The algorithm idea of frequent item sets mining based on FP tree is applied to the data mining of a second-hand car trading system. All order information, car management information, car auction information and second-hand car basic information from March 2020 to mid-May 2022 are selected. Through data preparation, preprocessing, deletion, sorting, classification and conversion, frequent item sets output, after data sorting, summarization, comparison and analysis, the rules of second-hand car transaction are found, which provides decisionmaking reference for users to buy and sell cars.
Keywords: second-hand car trading system; FP-growth-tree algorithm; data mining; association rule
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作者简介：杨维娜（1984.10—），女，汉族，陕西西安人，工程师，本科，研究方向：汽车服务工程；姜军霞 (1982.10—)，女，汉族，甘肃白银人，工程师，本科，研究方向：汽车运用工程。