IBM购物篮关联分析论文

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。

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。

论文：零售商店商品分析，即市场篮分析，是一种常用的数据挖掘方法，用于识别客户购物篮中不同商品之间的关联。研究揭示影响零售销售的关键因素，并深入了解消费者行为模式。这些洞察力有助于零售商店制定更有效的库存管理策略，优化交叉销售策略，以及优化货架布局。研究使用了六种机器学习算法，通过分类准确性和报告比较来评估其效果。

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要研究方向，针对经典Apriori算法在频繁扫描事务数据库时效率低下的问题，在现有研究基础上提出了一种改进的基于关系矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和实验结果表明，该算法在效率和实用性上均有显著提升。