基于Apriori算法的商品購物籃分析研究

摘要：隨著大數據時代的到來，零售業對顧客購買行為分析的需求不斷增加。該研究采用Apriori算法對超市銷售數據進行深入分析，旨在挖掘商品間的關聯規則，為超市的營銷策略提供數據支持。通過對原始數據的預處理及Apriori算法的應用，成功識別出頻繁項集并生成關聯規則。分析結果顯示，飲料與其他商品的顯著關聯，以及與某些商品組合的促銷潛力。該研究不僅為超市提供了數據驅動的決策支持，也為零售業中關聯規則挖掘技術的應用提供了新的見解。

關鍵詞：Apriori算法；關聯規則；購物籃分析；數據挖掘

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）20-0066-03

0引言

隨著信息技術的飛速發展，迎來了數據爆炸的時代。其中，大數據技術的應用已經成為各行各業獲取洞見、優化決策的關鍵。在零售業，這一趨勢尤為明顯，因為消費者行為的復雜性和多變性要求零售商必須更加精準地理解和預測顧客需求。數據挖掘作為從大量數據中提取有價值信息的一門學科，已成為零售業分析消費者行為的重要工具。它涉及的技術和方法，如分類、聚類、預測建模等，都對零售業的運營和管理產生了深遠的影響。

在眾多數據挖掘技術中，Apriori算法因其在關聯規則挖掘中的高效性和實用性而受到廣泛關注。關聯規則挖掘是數據挖掘的一個重要分支，專注于發現數據項之間的有趣關系，尤其是變量之間的頻繁模式、關聯與相關性[1]。Apriori算法通過迭代的方式，高效地找出滿足最小支持度閾值的所有頻繁項集，進而生成高置信度的關聯規則[2]。這種方法在零售業的購物籃分析中尤為有用，因為它能夠幫助零售商發現哪些商品經常一起被購買，從而優化商品的擺放策略、制定有效的促銷活動。

本研究旨在利用Apriori算法對超市銷售數據進行深入分析，揭示顧客購買行為的潛在模式。通過分析顧客的購物籃，可以識別出哪些商品組合經常出現在一起，這些信息對于超市來說是非常寶貴的。例如，如果數據顯示顧客在購買尿布的同時經常購買啤酒，超市就可以將這兩種商品放置得更近，或者設計相關的捆綁銷售策略，以提升銷售額和顧客滿意度。

此外，本研究還將提出相應的營銷策略建議，幫助超市更有效地利用這些關聯規則。這可能包括優化商品布局、制定捆綁銷售和季節性促銷活動以及開發個性化的營銷策略。通過這些策略，超市不僅能夠提高銷售額，還能夠提升顧客的購物體驗，從而在激烈的市場競爭中獲得優勢。

總之，本研究將展示Apriori算法在零售業中的應用潛力，以及如何通過數據驅動的方法來提高零售商的運營效率和市場競爭力。隨著技術的不斷進步和數據量的持續增長，Apriori算法及其關聯規則挖掘技術將在零售業中發揮越來越重要的作用。

1相關工作

在零售行業，數據挖掘技術的應用已然成為促進行業發展的重要驅動力之一。通過對海量消費數據的深入分析，零售商能夠精準洞察消費者行為，進而優化庫存管理，提升營銷效果。Apriori算法作為數據挖掘領域用于關聯規則學習的經典算法，在零售業的購物籃分析中展現出顯著優勢[3]。

Apriori算法通過迭代方式篩選出滿足最小支持度閾值的所有頻繁項集，并據此生成高置信度的關聯規則[4]。在零售業購物籃分析中，這種方法極具價值，它能夠助力零售商發現哪些商品經常被顧客同時購買，從而優化商品陳列策略以及制定更具針對性的促銷活動。例如，在一項針對超市零售購物籃關聯分析的研究中，研究人員借助Apriori算法揭示了諸如“若顧客購買了牛奶和面包，那么他們可能還會購買黃油”之類的商品間關聯規則。

除購物籃分析外，Apriori算法在其他領域也得到了廣泛應用，比如網站推薦系統分析。在推薦系統中，Apriori算法可用于挖掘用戶之間的興趣相似性，進而為用戶精準推薦商品或內容。例如Shinde[5]等人的研究，他們提出將Apriori與協同過濾結合，通過挖掘用戶行為的頻繁模式優化相似性計算，提升推薦準確率。此外，Apriori算法的面向對象實現以及其在超市購物籃分析中的應用也受到了廣泛關注，諸多研究展示了如何利用Python開展關聯規則挖掘工作。

在零售業數字化轉型的大背景下，Apriori算法與其他數據挖掘技術的應用，諸如客戶細分與畫像構建、預測性銷售與庫存管理等，為零售企業提供了極具價值的操作指南與實踐參考。借助這些技術，零售企業能夠實現從數據采集、處理到應用的全流程覆蓋，構建起數據驅動的營銷體系。

隨著技術的持續發展以及應用的不斷深化，Apriori算法在零售業的應用潛力和發展空間極為廣闊。未來的研究可能會進一步聚焦于算法的優化與改進，例如減少運行時間、降低內存消耗，以提升其在實際應用中的效率與效果。同時，將Apriori算法與其他數據挖掘技術及機器學習算法相結合，探索更為復雜的模式與關系，也將成為未來研究的一個關鍵方向。

2基于Apriori關聯規則算法對商品購物籃分析

本研究采用Apriori算法對超市銷售數據進行關聯規則挖掘，旨在分析顧客的購買行為并揭示商品間的潛在關聯性。Apriori算法是一種利用頻繁項集進行關聯規則學習的流行方法，其核心思想是利用向下封閉性質頻繁項集的所有非空子集也必定是頻繁的[6]。

2.1數據來源及預處理

數據來源于本地超市，原始數據一共809行180列，其中第一列為購買記錄的編號，其余列為對應的消費情況，T指的是購買了該商品，F指的是沒有購買該商品。原始數據示例如表1所示。

數據預處理是數據挖掘過程中的重要步驟，其目的是確保數據質量并提升其適用性。本研究主要從以下幾個方面進行數據預處理。

1）數據加載。利用Python的pandas庫加載存儲在data.csv文件中的超市交易記錄。這一步驟是數據預處理的起點，確保了數據能夠被后續步驟處理。

2）數據清洗。對數據集中的缺失值、異常值和重復記錄進行了處理。對于缺失值，根據數據的分布情況，采取了填充或刪除的策略。異常值的處理則依賴于業務知識，識別并修正了那些明顯偏離正常范圍的值。重復記錄的刪除確保了數據集中每個交易記錄的唯一性。

3）數據轉換。原始數據集中的每個記錄都是以0和1的形式表示商品是否被購買，這種格式并不適合Apriori算法進行直接處理。因此，將數據轉換為事務數據庫格式，其中每個事務包含一組購買的商品項。這一轉換過程涉及將原始的二進制表示轉換為更直觀的事務列表。

4）保存數據。將處理后的數據保存到csv文件中，方便Apriori算法使用。處理后的數據如表2所示。

2.2構建Apriori關聯規則模型

1）問題定義與目標設定。基于關聯規則挖掘理論，本研究聚焦于跨品類商品共購行為模式識別，旨在通過Apriori算法揭示超市交易數據中高頻共現的商品組合。根據業務需求與數據特征，設置核心參數閾值以平衡規則質量與泛化能力：最小支持度（min_support）用于篩選高頻項集，最小置信度（min_confidence）用于評估規則預測強度[8]。在本研究中，根據超市的具體業務需求和數據集的特性，設定最小支持度為1%、置信度閾值為90%，以捕獲顯著且可靠的關聯關系。

2）發現頻繁項集。采用Apriori算法的逐層搜索策略，通過迭代生成候選k-項集（k=1，2，...），并基于先驗原理執行剪枝操作：若某k-項集的支持度低于閾值，則其所有（k+1）-超集均被剔除。通過逐輪掃描事務數據庫計算項集支持度，最終輸出滿足min_support的頻繁項集集合[9]。該過程通過減少候選項集規模顯著提升了計算效率。

3）生成關聯規則。從頻繁項集中生成潛在的關聯規則，并通過計算置信度來評估這些規則。篩選出滿足最小置信度要求的規則[10]。

2.3模型訓練

在模型訓練階段，使用預處理后的數據集對Apriori算法模型進行訓練。這一過程涉及設置最小支持度和置信度參數，這些參數對于挖掘出有意義的關聯規則至關重要。最小支持度參數用于過濾掉那些不夠普遍的項集，而最小置信度參數則用于確保生成的規則具有足夠的可靠性。通過這些參數的設置，能夠控制規則挖掘過程的精細程度，平衡規則的數量和質量。

在訓練過程中，Apriori算法首先生成所有可能的候選項集，然后通過計算它們的支持度來篩選出頻繁項集。這些頻繁項集隨后被用來生成潛在的關聯規則，并通過計算置信度來評估這些規則的有效性。最終，只有那些滿足最小置信度要求的規則才會被保留下來。這個過程不僅涉及大量的計算，還需要對數據有深入的理解，以確保挖掘出的規則既有統計意義，也具有實際應用價值。通過這種方式，能夠揭示顧客的購買行為模式，并為超市的銷售策略提供數據支持。

3實驗結果與分析

在本次關聯規則挖掘中，將置信度設定為90%，支持度設置為1%，共產生37個二項關聯規則，1021個三項關聯規則，由于篇幅有限，選取數據進行展示，部分關聯規則如表3所示。多項規則置信度超過0.9，表明這些規則的前項商品對后項商品（飲料）的購買具有強預測性。例如，購買醋的用戶幾乎必然同時購買飲料，可能反映家庭烹飪場景中飲品與調味品的搭配需求。部分規則支持度較低，說明覆蓋的交易量有限，需結合業務場景判斷是否值得推薦；而“調味品→飲料”支持度0.343，表明此類組合在購物籃中較為普遍，適合作為促銷策略的候選。提升度均大于1，表明規則前后項存在顯著正相關性，可優先用于交叉銷售。例如，進口食品與醬油的強關聯可能指向高端用戶群體的消費偏好。

置信度表示在包含前件的交易中，有多少比例的交易也包含后件。置信度高的規則意味著關聯性強。例如：

“膨化食品→飲料”的置信度為0.947，說明在購買膨化食品的顧客中，有94.7%的顧客也購買了飲料，這表明膨化食品與飲料之間的購買關聯非常緊密。支持度衡量規則的普遍性，即規則在所有交易中出現的比例。支持度高的規則表示其在數據集中出現的頻率較高。例如：

“調味品→飲料”的支持度為0.343，意味著34.3%的交易中同時購買了調味品和飲料，顯示出此類組合的常見性。

提升度用于衡量兩個項之間的獨立性。提升度大于1表示前件的購買能夠提升后件的購買概率。

“醬油→進口食品”的提升度為2.048，表明購買醬油的顧客比不購買醬油的顧客購買進口食品的概率高出一倍多，顯示了較強的聯動效應。

幾乎所有規則都與飲料相關，表明飲料在購物籃中是一個重要的商品，可能與其他食品類別（如膨化食品、調味品等）形成了顯著的購買模式。

如醋與飲料的置信度達到1，表明每次購買醋的顧客都會購買飲料，顯示出醋在引導飲料購買方面的強效應。

醋與散裝休閑食品的提升度為1.875，顯示出這種組合的較高潛力，建議可以考慮捆綁促銷。

4結論

本研究基于Apriori關聯規則算法對商品購物籃進行了深入分析，揭示了顧客購買行為中的潛在規律。通過對多個商品組合的置信度、支持度和提升度進行評估，清晰識別出各類商品之間的關聯性，為超市的市場策略提供了科學依據。

首先，研究結果表明，飲料在購物籃中與多種商品（如膨化食品、調味品和醋）之間存在顯著的關聯關系，提示了超市可采取以下貨架布局優化、促銷組合設計、個性化推薦等策略，比如將飲料與高關聯商品（如醋、常溫乳制品）就近擺放，利用購物路徑依賴提升連帶購買率。這一發現不僅反映了飲料作為重要消費品的地位，還揭示了其在推動其他商品銷售中的潛力。特別是高置信度和提升度的組合，提示了超市在商品布局和促銷策略上應重點關注這些關鍵商品的相互作用。

其次，研究中識別出的強關聯規則為超市的營銷策略提供了切實可行的指導。通過優化商品陳列、實施捆綁促銷、提供個性化推薦及跨品類營銷等措施，超市可以有效提升顧客的購物體驗，并實現銷售額最大化。此外，定期開展數據監測和顧客反饋收集，將為超市的持續改進和策略調整提供必要支撐。

最后，本研究不僅為超市的運營管理提供了理論基礎，也為未來的相關研究奠定了實踐框架。未來的研究可重點探索新興算法（如深度學習、圖神經網絡或實時推薦系統）與關聯規則挖掘的融合應用，通過引入時序數據分析與動態場景建模，進一步提升購物籃分析的準確性、實時性及動態適應能力。例如，結合在線學習技術捕捉消費者行為的瞬時變化，或利用知識圖譜挖掘商品間的隱性語義關聯，可為超市提供更細粒度的決策支持。在此基礎上，還可延伸至跨渠道消費模式分析，幫助超市在復雜市場環境中動態調整策略，優化供應鏈與營銷資源的全局配置。總之，通過數據驅動的科學決策與技術賦能的精準運營，超市能夠系統性提升顧客滿意度與市場競爭力，從而實現可持續的商業成功。

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【通聯編輯：李雅琪】