基于关联规则的购物篮分析
关联分析—购物篮分析
9Objectives⏹Conduct an association analysis and interpret theresults.⏹Distinguish between association analysis andsequence analysis.⏹Conduct a sequence analysis and interpret the results.考虑下面的情形，一个商店想对客户数据库进行分析，了解在购物时哪些商品会一起购买。
为此，商店选择了对客户数据库样本进行购物篮分析。
使用的数据集合：SAMPSIO.ASSOCSASSOCS中的变量列表数据集合ASSOCS包含了1001个客户所购买的食品，其中20种见下表：Code Product1001个客户中，每个客户均购买了7个物品，因而总共有7007行。
数据集中每一行也就代表了客户所购产品的一个组合。
在大多数数据集合中，并不是所有客户都购买了相同数量的产品。
创建初始流按下图样式建立流程图：ａ．设置输入数据源（Input Data Source）节点1 打开输入数据源Input Data Source）节点。
2 从文件夹SAMPSIO中选择数据集合ASSOCS。
3 点击变量（Variables）标签。
4 设置变量CUSTOMER的模型角色为身份（Id）5 设置变量PRODUCT的模型角色为目标变量（target）。
6 设置变量TIME的模型角色序列（sequence）。
注：变量TIME用于识别购买食品的先后次序。
此例中所有商品均在同时购买，因此在这儿的次序只表明商品在购买时的登记先后次序。
当考虑这种先后次序时，关联分析就是所谓的序列分析。
7 关闭输入数据源(Input Data Source)节点并保存所做改变。
ｂ．设置关联（Association）节点８打开关联（Association）节点，按缺省变量（Variables）标签处于活跃状态。
关联规则算法的应用
关联规则算法的应用关联规则算法是数据挖掘领域中一种常用的算法，主要用于发现数据中的关联关系。
它通过分析事务数据中的不同项之间的频繁出现情况，得出各项之间的关联规则，从而帮助人们理解数据中的内在规律和潜在关系。
以下是关联规则算法的几个常见应用。
1.购物篮分析关联规则算法在购物篮分析中得到广泛应用。
购物篮分析是指根据顾客购买行为中的项目频繁出现情况，发现商品之间的关联关系。
通过购物篮分析，商家可以了解顾客购买行为，从而制定更有效的市场推广策略。
例如，通过分析顾客购买牛奶时可能会购买麦片的关联规则，商家可以将这两种商品摆放在附近，提高销售量。
2.网络推荐系统关联规则算法可以用于构建网络推荐系统，根据用户的浏览记录和点击行为，发现不同项之间的关联关系，从而向用户推荐个性化的内容。
例如，在电子商务网站上，当用户浏览了一本书的详细信息后，推荐系统可以根据关联规则算法找到其他购买了该书的用户还购买了哪些相关书籍，并向用户推荐这些书籍，提高用户的购买意愿。
3.医学诊断关联规则算法可以用于医学诊断中，通过分析患者的病例数据，发现症状之间的关联规则，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，医生可以通过分析大量的病人数据，发现一些症状同时出现时可能表示其中一种疾病的可能性较大，从而提高诊断准确率。
4.交通规划关联规则算法可以应用于交通规划中，通过分析车辆的出行数据，发现不同道路之间的关联关系，从而对交通流量进行优化调度。
例如，通过分析一些道路的高峰期车流量与其他道路的车流量之间的关联规则，交通管理部门可以合理安排红绿灯的时长，减少拥堵现象。
5.营销活动策划关联规则算法可以用于营销活动策划中，通过分析用户的购买行为和偏好，发现不同商品之间的关联关系，从而制定更精准的促销策略。
例如，根据分析结果，商家可以给购买了一种商品的用户发送优惠券，以鼓励其购买与之关联的其他商品。
总之，关联规则算法广泛应用于各个领域，帮助人们发现数据中的关联关系，从而促进决策和规划的制定。
数据挖掘-Chapter5-购物篮分析与关联规则
How Good is an Association Rule?
Customer 1 2 3 4 5 Items Purchased OJ, soda Milk, OJ, window cleaner OJ, detergent OJ, detergent, soda Window cleaner, soda OJ Window cleaner Milk
POS Transactions
• What is the confidence for this rule:
– If a customer purchases soda, then customer also purchases OJ – 2 out of 3 soda purchases also include OJ, so 67%
– – – – Avg # of orders/customer Avg # unique items/order Avg # of items/order For a product
• What % of customers have purchased • Avg # orders/customer include it • Avg quantity of it purchased/order
4
Association Rules
• Data Mining technique most closely allied with Market Basket Analysis • Association Rules can be automatically generated
– AR represent patterns in the data without a specified target variable – Good example of undirected data mining – Whether patterns make sense is up to humanoids (us!)
基于SQLServer2005关联规则的购物篮分析
图 １ 修正样本后的商品分类关联的依赖关系网络 在图 １ 的依赖关系网络中， 我们省略了一些在相近产品 间 的 规 则 。即 使 如 此 ， 我 们 发 现 还 是 存 在 一 些 相 近 代 码 商 品 分 类之间的规则， 如前所述， 出现这种结果是正常的， 我们应该 忽略这些规则， 而分析存在于不同商品分类之间的或者是存 在于同一大类中的距离较远的中类或小类商品分类之间的关 联规则。试以实例分析如下： 关 联 规 则 ｛１０４３０｝! ｛３１５３０ ， ３１３３１｝， 经 反 查 商 品 分 类 名 称 可 以 描 述 为 ： 购 买 了“ 烟 具 ＞＞ 打 火 机 ”的 顾 客 可 能 同 时 购 买 了 “ 烹 调 用 具 ＞＞ 砧 板 ”和“ 打 扫 用 具 ＞＞ 扫 把 ”。 如 果 购 买 者 是 一 个家庭主妇的话， 很可能会出现这样的情境， 打火机用于引火 做饭， 砧板用于烹制菜肴， 而扫把用于洒扫除尘。且这些商品 均为低值易耗品， 故被购买的频率较高， 所以表现出来的关联 规则也比较明显。我们知道， 在超市中， 一般将打火机作为烟 具放在香烟专柜寄卖， 而另外两种商品摆放位置距离香烟专 柜一般较远， 而我们从这些商品前面所带的商品小类名称又 可 看 出 这 些 商 品 属 于 不 同 的 商 品 品 类 。这 种 情 况 下 ， 很 可 能 出 现以下场景： 一位主妇在购买了扫把或砧板以后， 想要购买打 火机， 由于不知道打火机摆放在何处而放弃购买。究其原因， 我们可以认为， 超市的商品品类划分存在问题或并不全面， 应 当根据顾客的实际购买情况加以调整。 又 如 ， 关 联 规 则 ｛１１１２１! ３３３１５ ， ３３３２４｝， 经 反 查 商 品 分 类 名 称 可 以 描 述 为 ： 购 买 了“ 整 发 、染 发 用 品 ＞＞ 定 型 水 、啫 喱 水 ”的 商 品 可 能 同 时 购 买 了“ 男 童 玩 具 ＞＞ 动 物 ”或“ 女 童 玩 具 ＞＞ 组 合 型 玩 具 ”。 这 种 情 境 也 不 难 想 象 ， 育 有 子 女 的 年 轻 母 亲 经 常
实验二 Clementine12购物篮分析(关联规则)
实验二Clementine12购物篮分析（关联规则）一、[实验目的]设计关联规则分析模型，通过模型演示如何对购物篮分析，并根据细分结果对采取不同的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决策带来的先进性。
二、[知识要点]1、购物蓝分析概念；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝分析工具；4、Clementine12.0关联规则分析流程。
三、[实验要求和内容]1、初步了解使用工作流的方式构建分析模型；2、理解智能数据分析流程，主要是CRISP-DM工业标准流程；3、理解关联规则模型原理；4、设计关联规则分流；5、运行该流，并将结果可视化展示；6、得出模型分析结论7、运行结果进行相关营销策略设计。
四、[实验条件]Clementine12.0挖掘软件。
五、[实验步骤]1、启动Clementine12.0软件；2、在工作区设计管来呢规则挖掘流；3、执行模型，分析计算结果；4、撰写实验报告。
六、[思考与练习]1、为什么要进行关联规则分析？它是如何支持客户营销的？实验内容与步骤一、前言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。
父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。
R语言与关联规则挖掘—购物篮分析
R语⾔与关联规则挖掘—购物篮分析
名词：
挖掘数据集：购物篮数据
挖掘⽬标：关联规则
关联规则：啤酒=>尿布（⽀持度0.02，置信度0.6）
⽀持度：所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布
置信度：所有包含啤酒的购物记录⾥有60%包含尿布
最⼩⽀持度阈值和最⼩置信度阈值。
项集：项（商品）组成的集合
K-项集：k个项组成的集合
频繁项集：满⾜最⼩⽀持度的项集
强关联规则：满⾜最⼩⽀持阈值和最⼩置信度阈值的规则
步骤:
找出所有频繁项集；由频繁项集产⽣强关联规则。
案例：
TID为购物记录，List of item_ID为商品ID，如第T100条购物记录中，包含商品I1,I2,I5。
最后推出的关联规则有：
（以上图⽚来源薛毅⽼师的《r modeling》）
R语⾔操作：
包：arules
数据集：Groceries（内置数据集）
函数：inspect：显检查，⽰⼀个的⽂集或⼀个术语⽂档矩阵的详细信息。
查看数据。
apriori：提取关联规则
代码：
结果如下：
结果展⽰的即为每⼀种消费记录推出同时购买某种商品的⽀持度和置信度。
最右边的lift参数表明该规则的可信度，如果等于1，啧表明前⾯的商品与关联商品是独⽴的。
lift值越⼤，表明规则越可信。
关联规则在购物篮分析中的应用_孙细明
Ap r ior i算法对关 联 规则 的发 现主 要 分为 两 步: 第一步是迭代识别所有的频繁项集, 要求频繁项集 的支持率不低于用户设定的最低值 M in_sup; 第二 步是从频繁项集产生强关联规则, 即产生那些支持 度和置信度分别大于或等于事先给定的支持度阈值 ( M in_sup)和置信度阈值 ( M in_conf)的关联规则 [ 3] 。
出现相互之间是否有规律可循呢? 在数据库的数据
挖掘中, 关联规则就是描述这种在一个事务中物品
之间同时出现的规律的知识模式。更确切地说, 关
联规则通过量化的数字描述这种在一个事务中的物
品甲的出现对于物品乙的出现有多大的影响。
具体来说, 关联规则是形式如下的一种规则, / 在购买计算机的客户中, 有 30% 的人也同时购买
规则感兴趣。为了挖掘出有意义的关联规则, 需要
给定两个阈值: 最小支持度 ( M in_sup) 和最小可信
度 ( M in_ con f), 同时满 足最 小支 持度 阈值 ( m in _
sup) 和最小置信度阈值 ( m in _conf) 的规则称作强 关联规则。习惯上, 我们将关联规则表示为 A ] B
( Hube i Enterpr ise C om pe titive R e seach C enter3) , W uhan 430073)
Abstract M arke t ba sket analy sis is one o f the m o st e ffectiv e w ay s o f data m ining technical applica tion in reta ilm arketing. Its a im is to analyze the po ssibility o f purcha sing hom og eneous good s add itiona lly o f the custom e r. Th is study is prop itious fo r arrang em ent o f the go ods po sition and the effec t o f the sales prom o tio n. In th is paper, w e se t a m a rket baske t analy sis w h ich is m in iature supe rm arke t o r iented as an ex am p le and use the A pr io ri a lgo r ithm to find out the strong assoc ia tions w h ich m eet the th re sho ld v alue o f m inim um suppor t and m in im um conf idence. F ina lly, the sugg estion o f go ods po sition in a superm arket u til-i z ing the strong a sso ciatio n ru le s ism ade.
基于关联规则的购物篮分析
基于关联规则的购物篮分析第一章：引言随着互联网的发展，电子商务被越来越多的人所接受和使用。
越来越多的人习惯于在网上购物，线上购物的的便利性和快捷性吸引了越来越多的消费者。
电子商务平台成为了可靠的购物来源之一，而在这个平台上，购物篮是一个非常重要的概念。
购物篮可以记录消费者在单次购物中的所有商品，这一信息对于商家来说至关重要。
通过购物篮分析，商家可以知道不同商品之间的关系，了解消费者的购买行为和喜好，从而调整自己的销售策略，提高商品销售效率。
关联规则是购物篮分析中常用的数据挖掘方法。
通过分析消费者在购物篮中所购买的商品，可以发现这些商品之间的隐含关系，知道哪些商品经常被一起购买、哪些商品是消费者共同选择的、哪些商品可以推荐给买其他商品的消费者。
这一分析方式可以帮助商家更好的了解销售状况和消费者需求，在竞争激烈的电子商务市场中立于不败之地。
第二章：关联规则算法的基本原理关联规则算法是一种典型的数据挖掘算法，用来识别不同项之间的依赖关系。
该算法基于三个概念：频繁项集、支持度和置信度。
频繁项集是指在数据中出现频率较高的一组项，支持度是指这个项集在数据中出现的频率，置信度是指如果购买了其中一个项，那么购买另一个项的概率。
第三章：购物篮分析的关键技术购物篮分析的技术分三个步骤：预处理、关联规则挖掘和规则评估。
1. 预处理预处理阶段是清洗数据的过程。
由于数据质量的不同，很少有数据被储存在直接可用的形式。
因此，在进行关联规则挖掘之前，需要将数据进行预处理。
这个过程包括删除不相关的信息、消除重复的数据、转换数据格式和删除垃圾数据。
2. 关联规则挖掘在关联规则挖掘阶段，需要使用频繁项集挖掘算法从数据库中提取有趣的项集，并产生规则集。
有很多不同的关联规则挖掘算法，其中最常用的算法是Apriori算法。
Apriori算法采用迭代方式，从项集中挖掘频繁项集。
3. 规则评估在规则评估阶段，需要计算每个规则的支持度和置信度。
关联规则的典型应用
关联规则的典型应用关联规则（AssociationRules）是数据挖掘中常用的一种分析模型，用于发现事务数据库中的频繁项集和关联规则。
它可以帮助我们揭示数据之间的关联关系，并提供有用的业务洞察。
1.超市购物篮分析：在超市购物篮分析中，关联规则可以帮助超市了解顾客购买行为和消费偏好，从而做出相应的市场营销策略。
例如，如果某个超市发现顾客经常购买牛奶和面包的组合，可以将它们放置在相邻的货架上，以促进顾客的购买。
2.电子商务推荐系统：关联规则可以用于电子商务平台的推荐系统，通过分析顾客的购买历史，找出频繁购买的商品组合，然后为顾客推荐相关的商品。
例如，如果一个顾客经常购买手机和手机配件，推荐系统可以向其推荐其他的手机品牌或者手机配件。
3.电影推荐系统：在电影推荐系统中，可以使用关联规则来分析用户的观影历史，找出经常一起观看的电影组合，从而为用户推荐相关的电影。
例如，如果一个用户经常观看科幻电影和超级英雄电影，推荐系统可以向其推荐其他的科幻电影或者超级英雄电影。
4.交通流量优化：在城市交通流量优化中，可以使用关联规则来分析交通数据，找出不同道路之间的关联关系。
例如，如果发现某个时间段内某条道路的流量增加，与之相邻的道路的流量也会增加，交通管理部门可以通过调整信号灯时间等方式来优化交通流量。
5.客户关系管理：在客户关系管理中，关联规则可以帮助企业发现不同产品之间的关联关系，从而为客户提供个性化的服务。
例如，如果发现某个客户购买了某个产品，很可能会对其他相关产品有兴趣，企业可以向该客户推荐相关产品或提供相关的促销活动。
以上是关联规则的一些典型应用场景，通过挖掘数据之间的关联，可以帮助企业做出更加精准的决策，提升业务效益。
购物篮分析事物的概念
购物篮分析事物的概念购物篮分析是一种通过对顾客购买商品的数据进行统计和分析，来揭示顾客购买行为和商品关联性的方法。
购物篮分析的原理是基于关联规则挖掘的技术，通过发现商品之间的关联关系，可以帮助商家制定更有效的市场策略，提升销售额和顾客满意度。
购物篮分析的概念是基于购物篮的思想，将顾客购物行为与商品的交互关系进行综合分析。
购物篮可以视为一张清单，记录了每个顾客在一个购物事务中购买的商品。
购物篮分析通过分析大量的购物篮数据，可以发现不同商品之间的关联性，从而了解顾客的购买习惯和偏好。
例如，购物篮分析可以揭示出“购买尿不湿的顾客也经常购买奶瓶”的规则，这就表明了尿不湿和奶瓶之间的关联性，商家可以通过这个发现来制定相应的市场推广策略。
购物篮分析的基本原理是关联规则挖掘。
关联规则是衡量商品之间关联性的一种方法。
购物篮分析通过计算支持度和置信度来评估关联规则的重要程度。
支持度（support）指的是同时购买两个商品的顾客数量占总顾客数量的比例，置信度（confidence）指的是购买了一个商品之后，购买另一个商品的顾客数量占购买第一个商品的顾客数量的比例。
购物篮分析会计算所有可能的关联规则，并筛选出具有较高支持度和置信度的规则作为有效的关联。
购物篮分析的应用非常广泛。
首先，购物篮分析可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
商家可以根据购物篮分析的结果，将购买关联性较强的商品放在一起陈列，引导顾客进行多样化的购买，从而提升销售额。
其次，购物篮分析可以帮助商家进行精准化的市场推广。
商家可以通过购物篮分析的结果，向顾客推荐他们可能感兴趣的其他商品，提高顾客购买的满意度和忠诚度。
再次，购物篮分析还可以帮助商家进行库存管理。
通过了解顾客的购买组合，商家可以合理安排库存，避免过度或不足。
最后，购物篮分析也可以用于顾客细分和个性化营销。
通过购物篮分析可以识别出某些特定的购买组合，从而对顾客进行细分。
例如，通过购物篮分析可以发现有些顾客经常购买健身食品和运动装备，这些顾客可以被划分为运动人群，商家可以根据这个分类，进行专门的促销活动或个性化推送。
实验二Clementine12购物篮分析(关联规则)
实验二Clementine12 购物篮剖析（关系规则）一、 [实验目的 ]设计关系规则剖析模型，经过模型演示怎样对购物篮剖析，并依据细分结果对采纳不一样的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决议带来的先进性。
二、 [知识重点 ]1、购物蓝剖析观点；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝剖析工具；4、关系规则剖析流程。
三、 [实验要乞降内容 ]1、初步认识使用工作流的方式建立剖析模型；2、理解智能数据剖析流程，主假如CRISP-DM 工业标准流程；3、理解关系规则模型原理；4、设计关系规则分流；5、运转该流，并将结果可视化展现；6、得出模型剖析结论7、运转结果进行有关营销策略设计。
四、 [实验条件 ]Clementine12.0 发掘软件。
五、 [实验步骤 ]1、启动软件；2、在工作区设计管来呢规则发掘流；3、履行模型，剖析计算结果；4、撰写实验报告。
六、 [思虑与练习 ]1、为何要进行关系规则剖析？它是怎样支持客户营销的？实验内容与步骤一、序言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一同进行销售、并获取了很好的销售利润，这种现象就是卖场中商品之间的关系性，研究“啤酒与尿布”关系的方法就是购物篮剖析，购物篮剖析以前是沃尔玛秘而不泄的独门武器，购物篮剖析能够帮助我们在门店的销售过程中找到拥有关系关系的商品，并以此获取销售利润的增添！“啤酒与尿布”的故事产生于20 世纪90 年月的美国沃尔玛商场中，沃尔玛的商场管理人员剖析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的状况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫没关系的商品会常常出此刻同一个购物篮中，这种独到的销售现象惹起了管理人员的注意，经事后续检查发现，这种现象出此刻年青的父亲自上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年青的父亲前往商场购置尿布。
父亲在购置尿布的同时，常常会趁便为自己购置啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相关的商品常常会出此刻同一个购物篮的现象。
关联规则挖掘算法及其在市场篮子分析中的应用
关联规则挖掘算法及其在市场篮子分析中的应用引言：在当今信息爆炸的时代，数据成为了一种重要的资源。
而如何从大量的数据中挖掘出有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
关联规则挖掘算法应运而生，成为了一种有效的数据分析方法。
本文将介绍关联规则挖掘算法的基本原理，并探讨其在市场篮子分析中的应用。
一、关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法是一种从大规模数据集中寻找项集之间的潜在关联关系的方法。
其基本原理是通过计算项集之间的支持度和置信度来确定它们之间的相关性。
支持度表示一个项集在数据集中出现的频率，而置信度则表示一个项集A出现时，项集B也出现的概率。
通过设置支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定相关性的项集。
二、关联规则挖掘算法的常用方法1. Apriori算法Apriori算法是最经典的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代的方式逐步生成候选项集，并计算它们的支持度和置信度。
然后根据设定的阈值进行筛选，得到满足条件的关联规则。
Apriori算法的优点是简单易懂，但是在处理大规模数据集时效率较低。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
它通过构建一棵FP树来表示数据集，并利用该树来高效地计算频繁项集。
FP-growth算法的优点是在处理大规模数据集时具有较高的效率，但是实现相对复杂。
三、关联规则挖掘算法在市场篮子分析中的应用市场篮子分析是指通过分析消费者购物篮中的商品组合，来发现商品之间的关联关系。
关联规则挖掘算法在市场篮子分析中具有广泛的应用。
1. 交叉销售推荐通过挖掘市场篮子中的关联规则，可以发现消费者购买某种商品时，往往还会购买另外一种相关商品。
基于这种关联关系，商家可以进行交叉销售推荐，提高销售额。
例如，在购买咖啡的顾客中，往往还会购买糖或牛奶，因此商家可以将这些商品放在一起进行促销。
2. 商品定价策略通过分析市场篮子中的关联规则，可以了解到某些商品之间的替代关系或互补关系。
基于关联规则分析的“购物篮分析”模型的研究
基 于关联规则分析 的 “ 购物篮分析 ” 型的研究 模
薛 红 １ ， 聂规 划 ， ２
（ ． 汉 理 工 大 学 管 理 学 院 ，湖 北 Ａ 汉 １武 ４ ０７ ； ３ ０ ０
２． 京 工 商 大 学 信 扈 工 程 学 院 ，北 京 １ ０ ３ ） 北 、 ０ ７ ０
基 金项 目： 京 市属 市 管 高 等 学 校 《 青 年 骨 下 教 师 培 养计 划 》 目（０ ７ ５ ； 北 中 项 ２ ０ ７ ） 北 京 市 教育 委 员 会科 技 发 展 计 划 项 目 （ Ｍ２ ０ １０ １０ ） Ｋ ０ ６ ０ １０ ６ 。
作者简介 ： 红 （９ １ ， ， 薛 １ ６ 一） 女 河南郑州人 ， 汉理工 大学 管理学 院博士研究生 ， 武 北京工商大学信息工程学院副教授 ；
卖 。尽 管法 律上 禁 止条 件售 卖 ，这 种 现象还 是 存 在 。 在银 行及 保 险业 ， 如 一些 管理政 策强 制用户 同 时购买 多项 产 品 。在 超市 ， 这种 现象 比较 少见 。
（ ） 一 购物 篮数据
收稿 日期 ：０ ８ ０ — ４ ２０—４０
（ ） 品及 排序 政策 ２产
一
购 物篮 分析 泛 指对 顾 客 购物 篮里 的商 品组 成
进 行分 析 。购 物篮 里 的商 品反 映 了商 品间 的相 互
依赖 。这些 商 品 间的依 赖 可用 作零 售 市 场 的决 策 支持 。 目前 的数 据 挖掘 技 术为 购 物篮 分 析 提供 了
机会 。
些 产 品是 以包 的形式 卖 出 ，而 不是 分 开售
分 析 可 以 发 现不 同消 费 者 所 购 买 的 物 品组 合 ， 可 以总结 出哪些 类 型 的产 品是 在一 起 购买 的Ⅲ 。由数
基于关联规则分析的
基于关联规则分析的“购物篮分析”模型的研究基于关联规则分析的“购物篮分析”模型的研究摘要：以Ａｐｒｉｏｒｉ算法为核心的“购物篮分析”功能模型，利用事务数据库中的销售数据，挖掘顾客购买的商品之间各种有趣联系，帮助商家制定营销策略，合理地安排货架引导销售，既方便顾客购买，同时也刺激了销售。
关键词：关联规则分析；购物篮分析；Ａｐｒｉｏｒｉ随着人们生活水平的不断提高，特别是在城市，基本物质生活需求已得到满足，人们有更高的追求，并呈现出多样性，而目前市场的供给未能相应与消费需求协调，导致结构性地供大于求，多数商品出现了不同程度的结构性供需矛盾。
从企业角度来看，了解和掌握每个消费者（或群体）的消费（购买）特征和规律，有利于企业提高消费者占有率，并且有可能向消费者推出更多的产品或服务，既增加了企业的利润，同时也能提高消费者的满意度。
要确定消费者所购买的不同产品之间的关系，最适用的数据挖掘技术是关联分析。
关联分析是用来描述数据记录间关联的一种方法。
典型的关联分析类型是市场购物篮分析，数据记录是消费者在同一次事务中购买的物品，市场购物篮分析可以发现不同消费者所购买的物品组合，可以总结出哪些类型的产品是在一起购买的［１］。
由数据挖掘揭示的关系以关联规则的形式来表示。
一、购物篮分析购物篮分析泛指对顾客购物篮里的商品组成进行分析。
购物篮里的商品反映了商品间的相互依赖。
这些商品间的依赖可用作零售市场的决策支持。
目前的数据挖掘技术为购物篮分析提供了机会。
（一）购物篮数据一般来说，购物篮数据包括：零售店铺里的商品数据、交易数据、顾客的数据等。
本文主要采用交易数据。
（二）商品间的相互依赖商品间的相互依赖关系是购物篮分析中要解决的重要问题。
本文从零售的角度来分析商品间相互依赖的原因。
１．生产方的原因从生产者一方看来，产品被一起购买有其技术方面的原因［２］。
产品之间存在技术上的用途相关性；产品在设计上存在用途互补性。
如：许多产品被设计成模块化的形式，不同的部分必须组合在一起，从而得到一个有用的产品。
电子商务平台的购物篮分析方法
电子商务平台的购物篮分析方法电子商务平台的购物篮分析方法是指通过对用户购物篮中不同商品的组合进行分析，以揭示用户行为和消费趋势。
购物篮分析是电子商务领域中常用的数据挖掘和营销手段。
本文将介绍购物篮分析方法的基本概念、应用场景以及常用的算法。
一、购物篮分析方法的基本概念购物篮分析是一种基于关联规则挖掘的技术，通过分析用户同时购买不同商品的规律，可以发现商品之间的关联性。
购物篮分析包括两个重要概念：支持度和置信度。
支持度是指同时包含两个或多个商品的购物篮在总购物篮中的比例，用于衡量商品组合的重要性；置信度是指购买某一商品组合的同时也购买其他商品的概率，用于评估关联规则的可信度。
二、购物篮分析方法的应用场景购物篮分析方法在电子商务平台中具有广泛的应用场景。
其中，最典型的应用是购买推荐和交叉销售。
购物篮分析可以根据用户的购买历史和购物篮内容，向用户推荐可能感兴趣的相关商品，提高用户粘性和购买转化率。
同时，购物篮分析也可以发现潜在的交叉销售机会，通过提供促销活动和套餐优惠吸引用户购买更多的商品组合。
三、购物篮分析方法的算法购物篮分析方法主要包括频繁模式挖掘和关联规则挖掘两个步骤。
频繁模式挖掘用于找出在购物篮中经常同时出现的商品组合，而关联规则挖掘则通过计算支持度和置信度，发现商品之间的关联性。
1. 频繁模式挖掘频繁模式挖掘采用Apriori算法或FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选项集的挖掘方法，其基本思想是从单个项开始，逐步生成更高阶的项集，并计算其支持度。
FP-growth算法则是一种基于树结构的挖掘方法，通过构建频繁模式树来快速计算支持度。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘主要通过计算支持度和置信度，筛选出具有一定重要性和可信度的关联规则。
常用的算法有Apriori算法和FP-growth算法。
通过设置支持度和置信度的阈值，可以控制挖掘结果的质量和数量。
四、购物篮分析方法的优化策略为了提升购物篮分析方法的效果和准确性，可以采取以下优化策略。
用户购物篮分析报告推荐个性化商品
用户购物篮分析报告推荐个性化商品购物篮分析是一种广泛使用的数据挖掘技术，它通过分析用户的购物篮数据，揭示用户间的关联规则，为商家提供个性化商品推荐。
本文将对用户购物篮分析的原理和方法进行介绍，并针对个性化商品推荐，提出一种基于购物篮分析的推荐算法。
一、购物篮分析原理购物篮分析基于关联规则挖掘的方法，将购物篮视为事务数据库，通过挖掘购物篮中的频繁项集和关联规则，了解用户购买商品之间的关系。
购物篮分析涉及以下概念：1. 事务：购物篮中的一次购物记录称为一个事务，事务由多个商品组成。
2. 频繁项集：在所有的事务中，经常一起出现的商品集合称为频繁项集。
频繁项集可以用来寻找商品之间的关联性。
3. 关联规则：关联规则是指商品之间的一种关系，关联规则包含一个前项和后项，表示商品之间的联结关系。
例如，{商品A} -> {商品B} 表示购买了商品A的用户还有可能购买商品B。
二、购物篮分析方法购物篮分析的方法主要包括Apriori算法和FP-Growth算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的搜索方法，通过迭代生成候选项集，然后利用扫描数据库统计支持度来获取频繁项集。
Apriori算法的主要步骤包括：（1）生成候选1项集：扫描数据库，统计每个商品的支持度，找出满足最小支持度阈值的商品集合。
（2）生成候选k项集：通过频繁(k-1)项集生成候选k项集，然后再次扫描数据库统计支持度，筛选出满足最小支持度阈值的商品集合。
（3）重复步骤（2），直到不能生成更多候选项集。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于FP树的挖掘方法，通过构建频繁模式树（FP树）来表示事务数据库。
FP-Growth算法的主要步骤包括：（1）构建FP树：遍历数据库，统计每个商品的支持度，并构建FP树。
（2）挖掘频繁项集：根据FP树和条件模式基，递归地挖掘频繁项集。
三、个性化商品推荐算法基于购物篮分析的推荐算法主要包括两个步骤：购物篮分析和个性化商品推荐。
利用关联规则进行市场篮子分析
利用关联规则进行市场篮子分析市场篮子分析是一种常用的数据挖掘技术，通过分析消费者在购物过程中购买的商品，可以发现商品之间的关联关系，进而为商家提供精准的推荐策略和市场营销方案。
而关联规则是市场篮子分析的核心方法之一，它可以帮助商家发现商品之间的关联性，从而进行更加高效的销售和营销。
关联规则分析的基本概念是“如果...那么...”，其中“如果”是指购买了某个商品，而“那么”则是指购买了另一个商品的概率。
例如，如果一个顾客购买了牛奶，那么他们购买谷类食品的概率可能会增加。
通过分析大量的购物数据，可以发现这种关联关系，并根据这些关联关系制定相应的市场策略。
在进行关联规则分析之前，首先需要收集和整理大量的购物数据。
这些数据可以来自于超市的销售记录、电商平台的交易数据等。
然后，利用数据挖掘的算法，可以从这些数据中提取出关联规则。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
这些算法可以根据购物数据中商品的频繁项集和支持度等指标，找出商品之间的关联规则。
关联规则的挖掘结果可以分为两个部分：频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在购物数据中频繁出现的商品组合，而关联规则则是指这些商品组合之间的关联关系。
频繁项集可以帮助商家了解哪些商品经常一起被购买，从而可以进行捆绑销售或者促销活动。
而关联规则则可以帮助商家预测顾客购买某个商品后可能会购买哪些其他商品，从而进行个性化推荐。
在应用关联规则进行市场篮子分析时，商家需要根据自己的实际情况进行合理的策略制定。
首先，商家可以根据频繁项集来进行商品陈列的优化。
将经常一起购买的商品放在一起，可以提高顾客的购买率。
其次，商家可以根据关联规则来进行个性化推荐。
当顾客购买了某个商品时，可以根据关联规则预测他们可能会购买的其他商品，并进行相应的推荐。
这样可以提高顾客的满意度和购买率。
除了个性化推荐和商品陈列优化外，关联规则还可以帮助商家进行销售预测和市场营销策略的制定。
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面包 ， 布 ， 酒 ， 蛋 尿 啤 鸡 牛 奶 ， 布 ， 酒 ， 乐 尿 啤 可 面包 ， 牛奶 ， 布 ， 酒 尿 啤 面包 ， 牛奶 ， 布 ， 乐 尿 可
通 过对 关 联 分析 的方 法 进 行研 究 ， 现 隐 藏 在 大 型 发 数 据集 中的令 人感 兴 趣 的联 系 。所 发 现 的 联 系 用 关 联 规则 或 频繁 项集 的形式 表示 。例 如 ， 表 １ 示 的 数据 从 所 中可 以提 取 如 下 规 则 ： 尿 布 ｝ ｛ ｛ 一 啤酒 ｝ 。该 规 则 表 明 尿 布 和啤酒 的销售 之 间存 在 着 很 强 的联 系 ， 因为 很 多 父
感 兴趣 ， 以便 了解 顾 客 的 购 买 行 为 ， 以使 用 这 些 有 价 可
值的信息来进行市场促销 ， 库存管理等… 。
表 １ 购 物 篮事 务 的例 子
ＴＤ Ｉ 项 集 ｛ 面包 ， 奶 ｝ 牛
关联规则是形如 ｘ —Ｙ的蕴涵表达式 ， 其中 ｘ和 Ｙ
是 不相 交 的项 集 ， ｘｎＹ＝ ０ 即 ｑ 。关 联规 则 的强 度 可 以用
亲在购买尿布的同时也购买 啤酒 。零售 商们可 以使用
这 类规 则 ， 帮助他 们 发 现新 的交 叉 销售 机会 。
的可能性就越大。置信度也提供 Ｙ在给定 ｘ下 的条件
概率的估计。
ｌ 关联 分 析 中的基 本 术语
１ １ 项 集和 支持 度 计数 ．
２ 关联 规 则挖 掘 算 法
它 的支持度和置信度度量。支持度确定规 则可 以用于
给 定数 据 集 的频 繁程 度 ， 置信 度确 定 Ｙ在包 含 ｘ的事 而 务 中出现 的频 繁程 度 。 支持 度是 一种 重 要度 量 ， 为支 持 度 很 低 的规 则 可 因 能 只 是偶 然 出现 。从 商务 角 度 来看 ， 支 持 度 的规 则 多 低
摘
要： 关联 规 则研 究有助 于发 现数 据 库 中不 同商 品 之 间 的联 系。 其 分析 结果 可 以应 用 于制 定 营
销 策略 ， 求最 佳 的商 品货 架布 局 。从 关联 规 则挖 掘 算 法和 关联 模 式 的评 估 两方 面对 购 物 篮 数 据 进 行 寻
关联 分 析 。
关 键词 ： 物篮 ； 购 关联 规 则 ； 频繁 项 集 ； ｐｉ ｉ 法 Ａ ｒｒ算 ｏ 中图分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １２ 文献 标识 码 ： Ａ
引 言
许多 商业 企 业 在 日复 一 １的 运 营 中积 聚 了 大 量 的 ３
集。如果一个项集包含 ｋ 个项 ， 则称它为 ｋ 一项集。例
第２ ３卷第 ４期
２１ ０ ０年 ８月
四 川理 工 学院 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｉ ｕ ｎ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃ ｎ ｅ＆ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｎ ｔｒ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｏ Ｓｃ ａ ｎ ｅｓ ｙ ｆ ｉ ｃ ｈ ｖ ｉ Ｓ ｅ ｎ ｉ ｅｉ （ ａ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄ ｉ ｎ ｎ ｕ ｌ ｅ ｔｎ
３： ｅ ｅ ｔ ｒｐ ａ ４： ｋ＝ｋ ＋ １
（ ） 繁项 集 产 生 ： 目标 是 发 现 满 足 最 小 支 持 度 １频 其 阈值 的所 有项 集 ， 这些 项 集称 作 频 繁项 集 。 （） ２ 规则 的产 生 ： 目标 是 从 上 一 步发 现 的 频 繁 项 其
集 中提取所有高置信度的规则 ， 这些规则称作强规则。 通常 ， 频繁项集产生所需 的计算开销远大于规则的 产生所需的计算开销 。
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ４ １２ ． 来自Ａｕ ． ０１ ｇ２ ０
文章编 号 ：６ ３ １ ４ （ ０ ０） ４０ ３ －４ １ ７ －５ ９ ２ １ ０ －４ ００
基 于 关 联 规 则 的购 物 篮 分 析
方 玮 玮 ，
（． １合肥工业大学计算机与信息学院 ， 合肥 ２ ００ ；． ３０ ９ ２ 铜陵学院数学 与计算机科学系 ， 安徽 铜陵 ２４ ０ ） ４ ００
如 ，啤酒 ， ｛ 尿布 ， 牛奶 ｝ 是一 个 ３一 集 。 项
项集 的一个重要性质是它的支持度计数 ， 即包含特
定 项 集 的事务 个 数 。 在 表 １显 示 的 数 据 集 中 ， 集 ｛ 项 啤 酒 ， 布， 尿 牛奶 ｝ 的支 持度 计 数为 ２ 因为只 有两 个事 务 同 ，
半也不是令人感兴趣的 ， 因为对顾客很少 同时购买 的商 品进行促销可能并无益处 。因此 ， 支持度通常用来删去 那些不令人感兴趣 的规则 。此外 ， 支持度还具有一种期
望 的性 质 ， 以用于 关联 规则 的有效 发 现 。 可
置信度度量通过规则进 行推理 的可靠性 。对于给
定 的规 则 ｘ Ｙ， — 置信 度越 高 ， 包含 ｘ 的事 务 中 出现 Ｙ在
大多数 关 联规 则挖 掘 算 法 刮通 常 采 用 的一 种 策 略
在 关联 分 析 中 ， 包含 ０ 或 多个 项 的集 合 被 称 为项 个
收 稿 日期 ：０ ００ —９ ２ １ － １ ４
作者简介： 方玮玮（ ９ ６） 女 ， １７ 一 ， 安徽枞 阳人， 师， 讲 硕士 ， 主要从事数据挖掘 、 集理论及数据结构方面的研究。 粗糙
第２ ３卷 第 ４期
方 玮玮 ： 于 关联 规 则 的 购物 篮 分析 基
１： ＝１ ｋ
４１ ３
是 ， 关联 规 则 挖 掘 任 务 分 解 为 如 下 两 个 主 要 的 子 任 将
务：
２ Ｆ ＝｛ ｆ ∈Ｉ （ ｉ） ： ｉ ＾盯 ｛｝ ≥Ｎ× ｉ ｕ ｝｛ ｉ ｍ ｎ ｐ 发现所有 ｓ 的频繁 １ 项集 ｝ 一
时包 含这 三个 项 。 １ ２ 关 联 规则 ．
数据。例如 ， 商场的收银台每天都收集大量顾客购物数
据 。表 １ 出一 个 这 种 数 据 的例 子 ， 作 购 物 篮 事 务 。 给 称
表 中每一行对应一个事务， 包含一个 唯一标识 ＴＤ和给 Ｉ 定顾客购买的商品的集合 。零售商对 分析这些数 据很