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1、第23卷第2期湖北工业大学学报2008年4月Vol.23No.2JournalofHubeiUniversityofTechnologyApr.2008[文章编号]1003-4684(2008)02-0053-03一种基于关联规则的超市购物篮分析方法杜海涛,陈定方,张波(武汉理工大学物流工程学院,湖北武汉430063)[摘要]就数据挖掘中的关联规则算法的概念及其在超市购物篮分析中的应用进行了探讨,对Alphamin-er2.0的功能特点进行了介绍,并提出一种利用Alphaminer2.0数据挖掘软件来进行超市购物篮分析的方法,给出了运行的实例.[关键词]
2、关联规则;Alphaminer;购物篮[中图分类号]TP391[文献标识码]:A在当今商品充斥的时代,面对琳琅满目的商品关联规则作为数据挖掘中最活跃的研究方法之与令人眼花缭乱的大量商家,消费者往往感觉无所一最早是1993年由Agrawal等人主要是针对购物[1]适从.于是,商家开始通过对消费者购物行为的分析篮分析问题提出的,目的是为了发现交易数据库来对商品进行合理的摆放以及对商铺进行合理的布中不同商品之间的关联规则.关联规则定义了从事局,使商场销售格局更符合消费者的消费行为与模务数据库的大量数据中挖掘项集之间有趣的关联或式,从而为商场提高销售业绩,创造更
3、多的利润,也相关关系,PeiJ&HanJ(2000)认为关联规则是在为消费者带来更多的方便.这也正是美国零售业巨事务数据库的交易记录中被同时购买的不同商品项头沃尔玛创造的/啤酒与尿布0的成功案例给人们带之间的关联关系,设I={i1,i2,,}是不同商品项来的启示.的集合.设A、B为两个包含不同商品项的项集每一次购物篮处理得到的都是一位顾客的购物(itemset),定义包含k个商品项的项集为K项集,信息,大多数零售企业只是将这些数据进行简单分例如C={i1,i2,i3}称之为3项集,其余k项集的定类、分析单一的销量数据,实际上并没有充分利用这义依此类推.事
4、务T包含A、B且有AAI,BAI.此些能反映所有顾客购物行为最有效的数据,一些宝时关联规则表示为A]B,其中A为关联规则的前贵的数据资源成了/数据坟墓0.件(Antecedents),B为规则的后续(Cconse-另一方面,随着信息技术的发展,通过分析大量quent).历史数据来发现模式和规律的数据挖掘技术应运而1.2支持度与置信度生.然而,大多数商家并不是数据挖掘技术领域的专支持度(support)和置信度(confidence)两个阈家.如何使数据挖掘技术/平民化0,成为当前很多学值是描述关联规则(Associationrules)的两个重要者研究的
5、热点之一.概念,支持度反映关联规则在数据库中的重要性,置本文针对当前零售业中/数据爆炸但知识贫乏0信度衡量关联规则的可信程度.如果某条规则同时的现象,对关联规则算法在购物篮分析中的应用进满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-[2]行了探讨,并提出一种基于Alphaminer2.0来进行confidence),则称它为强关联规则.超市购物篮分析的方法.1.3关联规则在超市购物篮分析中的应用1)制定交叉销售策略.应用关联规则挖掘,可以1关联规则简介有效地发现商品之间的有趣关联,为零售企业的货架布置及关联促销提供决策信息,在此基础上制定
6、1.1关联规则的基本概念综合性的交叉销售策略,将有助于提高零售企业的[收稿日期]2007-12-01[作者简介]杜海涛(1986-),男,湖北麻城人,武汉理工大学,研究方向:数控挖掘技术.54湖北工业大学学报2008年第2期销售业绩和客户满意度,进而提升企业竞争力.4)设置参数:参考表1输入关联规则的参数.2)促销活动.超市常通过各种方式进行促销活5)导出结果并分析:依次运行各模块,则在关联动,以达到推广产品、吸引顾客的目的.只有充分了规则模块中建模结果以规则和PMML两种形式呈解客户,才能准确定位促销对象,提高针对性,降低现.其中PMML是一种基于XM
7、L的语言,用来定活动成本.利用关联挖掘技术可以指导商家制定/捆义预言模型.选取规则作为进一步分析的依据.若没绑销售0策略.有得到规则,则参照表1修改关联规则的参数;若得3)制定企业营销组合策略.零售业中运用关联到规则,就按照关联规则理论进行下一步分析.分析技术,分析企业交易和顾客等数据,可以从海量表1关联规则模块参数列表企业数据源中挖掘有趣的关联模式,理性制定企业参数类型描述营销组合策略,支持企业进行理性营销组合要素的项集最小容量整型设定关联规则中项的最小数目整合、实施,为零售企业在进行经营活动时如何进行项集最大容量整型设定关联规则中项的最大数目商品的组
8、合、促销、服务和定价等营销决策问题提供复选选择此复选按钮,则对关联规则中无限制按
