关联规则挖掘的商品品类管理.doc

PAGE PAGE 1 - - 目录 TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc291850239 摘 要 1 HYPERLINK \l _Toc291850239 关键词 1 HYPERLINK \l _Toc291850240 Abstract 1 HYPERLINK \l _Toc291850240 Key words 1 HYPERLINK \l _Toc291850241 1前言 1 HYPERLINK \l _Toc291850242 2 多层关联规则相关概念 2 HYPERLINK \l _Toc291850243 2.1 概念层次 2 HYPERLINK \l _Toc291850244 2.2 多层关联规则挖掘算法 3 HYPERLINK \l _Toc291850245 3 基于 SQL的多层关联规则挖掘算法 4 HYPERLINK \l _Toc291850246 3.1 算法思路 4 HYPERLINK \l _Toc291850247 3.2 算法描述 5 HYPERLINK \l _Toc291850248 4 结果分析 7 HYPERLINK \l _Toc291850249 5 结语 7 HYPERLINK \l _Toc291850250 参考文献 9 基于关联规则挖掘的商品品类管理 姓名：付杰 学号：20075103008 计算机与信息技术学院 信息管理与信息系统专业 指导老师：李柏樵 职称：助教 摘 要 ：基于关联规则挖掘技术，结合销售数据特征，提出了一个基于SQL的多层关联规则挖掘算法，允许用户自定义概念层次.实验结果表明，该算法可行且有效，有良好的用户交互性，能够支持品类管理中高效陈列和促销的应用. 关键词 ：关联规则 ;频繁项集 ;品类管理. Abstract: With the association rule mining technology, the paper introduces a SQL-based algorithm considering the characteristics of sale data. This algorithm could mine multilevel association rues and allow users to customize the conceptual level. The experiment result shows that the algorithm is feasible, effective and user-friendly. The algorithm can support efficient display and sales promotion in the category management. Key words: association rules；frequent item sets；category management； 1 前言 [1]品类管理是一种经不少企业实践验证的精细化的零售管理方法，行业对其需求逐渐扩大.随着实践的不断深入，品类管理逐步转为以零售商为主导，强调站在零售商的角度上思考问题.零售商销售数据中蕴含的反映顾客购买行为的商品相关性信息，对商品陈列和促销具有重要意义，可以提高顾客购买兴趣和购物篮利润.而关联规则挖掘技术可以发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，即产品的相关性.在实际应用中，销售数据大都以关系数据库方式存储，被挖掘的数据必须转换成算法所需的格式，这需要消耗转换时间和存储空间；加之数据的不断增长与变动，每次挖掘前都必须重新准备挖掘数据.另一方面 ，消费项目存在不平衡性，具体商品之间的关联关系一般较弱，商品各个抽象层次之间挖掘将更有价值.基于SQL改进 Apriori算法可以充分利用数据库自身提供的查询和执行引擎.但是，类别之间、类别与单品之间的一般化关系能更好地支持品类管理实践需要.此外， [1] 文中改进基于 SQL的Apriori算法，实现多层关联规则挖掘目的，并允许用户自定义概念层次，通过分析实验结果验证了算法在品类管理实践中应用的可行性和有效性，并对关联规则挖掘技术和品类管理结合的前景予以展望. 2 多层关联规则相关概念 2.1 概念层次 在现实生活中，许多概念之间存在着层次性，例如，夹克是上衣的一种 ,上衣又是服装的一种.把相关的概念组织起来形成一个概念层次，将低层概念映射到更一般的高层概念，这为多层关联规则挖掘提供了可行性.概念层次信息可以用树状架构或GI编码表示. 树状架构通过is-a的方式，制定架构中结点的关系，将各种概念依据