IBM购物篮关联分析论文

关联规则挖掘实例通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。例如，在同一次购物中，如果顾客购买牛奶的同时，也购买面包（和什么类型的面包）的可能性有多大？这种信息可以引导销售，可以帮助零售商有选择地经销和安排货架。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。

关联规则挖掘可以帮助零售商洞察顾客的购买行为，例如，通过分析购物篮数据，可以发现顾客经常同时购买的商品组合。例如，分析结果可能显示购买牛奶的顾客也很有可能购买面包，并且偏好特定类型的面包。 基于这些洞察，零售商可以优化商品摆放和促销策略。例如，将牛奶和面包摆放在一起，并在附近提供相关的促销信息，可以有效地促进顾客同时购买这两种商品。

关联规则挖掘：发现数据项之间的奇妙关系 你是否好奇，超市购物篮里隐藏着哪些消费秘密？关联规则挖掘，就是帮你找到这些秘密的钥匙！ 想象一下：顾客在购买A商品的同时，经常也会购买B商品。这就是关联规则，用符号表示为 A => B。 Apriori算法，就是一种高效挖掘这些关联规则的算法，它可以帮助我们： 发现商品之间的潜在联系，例如：啤酒 => 纸尿裤？ 优化商品摆放，提升销售额。 制定更精准的营销策略，吸引更多顾客。

尿布和啤酒的故事 这是一个经典的故事，每次听到总能有所收获。在美国的沃尔玛超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒竟然摆在一起出售，而这个看似奇怪的安排却让两者的销量都得到了显著提升。这不仅是个趣闻，还是沃尔玛超市真实的销售策略案例。 原来，很多美国女性会让她们的丈夫在下班后顺便为孩子买尿布，而这些丈夫通常也会顺便带回自己喜爱的啤酒，因此尿布和啤酒之间的购买频次意外地提升了。 购物篮分析 沃尔玛如何发现这一关联？答案是购物篮分析（market basket analysis, MBA）。这是一个重要的数据挖掘方法，被誉为“数据挖掘算法之王”，可以在商店中发现不同商品之间的关联，帮助商家增加销售额。 题目 在如下样例数据中，每一行是一个购物小票，直到遇到五个零00000时输入结束。每个字母表示一种商品，区分大小写。请找出关联性最高的两个商品（按ASCII码升序）： 输入样例： AABZXY BMNY CD CBYPQ BWVCY 00000 输出： BY 实现代码 #include #include #include #include using namespace std; int main() { // 初始化代码及实现步骤 return 0; }

第1章 绪论 1 1.1 课题的背景、目的与意义 1 1.2 国内外现状 1 第2章 系统需求分析 3 2.1 需求概括 3 2.1.1 目标 3 2.1.2 用户类和特征 3 2.1.2 运行环境 3 2.2 可行性分析 3 2.3 系统功能需求 4 2.4 业务流程分析 4 2.4.1 前台开发的业务流程分析 5 2.4.2 后台开发的业务流程分析 5 2.5 相关技术简介 6 2.5.1 JSP技术 6 2.5.2 Microsoft SQL Server2008 6 2.5.3 WEB服务 7 2.5.4 连接数据库与javascript 9 2.5.5 CSS层 9 第3章 概要设计 11 3.1 系统结构图 11 3.2 数据流程分析 11 第4章 详细设计 13 4.1 数据库设计 13 4.1.1 E-R图 13 4.1.2 基本表设计 14 4.2 功能模块设计 16 4.2.1 前台开发的功能模块设计 17 4.2.2 后台开发的功能模块设计 18 第5章 系统实现 19 5.1 数据库的连接 19 5.2 系统页面的设计与实现 20 5.3 前台开发的功能实现 20 5.3.1 用户管理模块的实现 21 5.3.2 用户资料修改模块的实现 23 5.3.3 购物车模块的实现 24 5.3.4 订单查询模块的实现 26 5.3.5 商品信息浏览模块的实现 26 5.4 后台开发的功能实现 28 5.4.1 管理员登录模块的实现 28 5.4.2 添加商品模块的实现 29 5.4.3 订单管理模块的实现 31 5.4.4 会员管理模块的实现 32 5.4.5 公告管理模块的实现 33 第6章 系统调试 35 6.1 测试计划 35 6.1.1 测试方案 35 6.1.2 测试项目 35 6.2 测试项目结果 35 6.3 测试总结 39 第7章 总结与期望 40 致谢 41 参考文献 42

本次上传的资源包括调研的原始数据、整理后的元数据，以及April关联规则挖掘算法。最后附带详细的文档操作说明，帮助学习数据挖掘的人士。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

在信息社会发展中，数据挖掘技术日益重要，特别是在分析和提取海量信息中的模式和知识方面。数据挖掘经过多年发展，已形成综合理论与方法，其中关联规则挖掘作为重要技术广泛应用于商业、网络安全、生物信息学等领域。传统关联规则挖掘算法如Apriori和FP-growth主要应用于单表，而多关系关联规则挖掘面临多表数据的复杂性，需要结合归纳逻辑编程等技术解决跨表关联分析问题。现有算法如WARMR和FARMER致力于优化这一过程，解决效率和可伸缩性挑战。