基于Apriori算法的商品購物籃分析研究

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，零售業(yè)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(shù)據(jù)進行深入分析，旨在挖掘商品間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為超市的營銷策略提供數(shù)據(jù)支持。通過對原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理及Apriori算法的應(yīng)用，成功識別出頻繁項集并生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。分析結(jié)果顯示，飲料與其他商品的顯著關(guān)聯(lián)，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(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，也為零售業(yè)中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的應(yīng)用提供了新的見解。

關(guān)鍵詞：Apriori算法；關(guān)聯(lián)規(guī)則；購物籃分析；數(shù)據(jù)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(shù)的飛速發(fā)展，迎來了數(shù)據(jù)爆炸的時代。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為各行各業(yè)獲取洞見、優(yōu)化決策的關(guān)鍵。在零售業(yè)，這一趨勢尤為明顯，因為消費者行為的復(fù)雜性和多變性要求零售商必須更加精準地理解和預(yù)測顧客需求。數(shù)據(jù)挖掘作為從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的一門學(xué)科，已成為零售業(yè)分析消費者行為的重要工具。它涉及的技術(shù)和方法，如分類、聚類、預(yù)測建模等，都對零售業(yè)的運營和管理產(chǎn)生了深遠的影響。

在眾多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，Apriori算法因其在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的高效性和實用性而受到廣泛關(guān)注。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支，專注于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣關(guān)系，尤其是變量之間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)與相關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則[2]。這種方法在零售業(yè)的購物籃分析中尤為有用，因為它能夠幫助零售商發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常一起被購買，從而優(yōu)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(shù)據(jù)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(jīng)常出現(xiàn)在一起，這些信息對于超市來說是非常寶貴的。例如，如果數(shù)據(jù)顯示顧客在購買尿布的同時經(jīng)常購買啤酒，超市就可以將這兩種商品放置得更近，或者設(shè)計相關(guān)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(yīng)的營銷策略建議，幫助超市更有效地利用這些關(guān)聯(lián)規(guī)則。這可能包括優(yōu)化商品布局、制定捆綁銷售和季節(jié)性促銷活動以及開發(fā)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(yōu)勢。

總之，本研究將展示Apriori算法在零售業(yè)中的應(yīng)用潛力，以及如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)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(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，Apriori算法及其關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)將在零售業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。

1相關(guān)工作

在零售行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用已然成為促進行業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動力之一。通過對海量消費數(shù)據(jù)的深入分析，零售商能夠精準洞察消費者行為，進而優(yōu)化庫存管理，提升營銷效果。Apriori算法作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域用于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法，在零售業(yè)的購物籃分析中展現(xiàn)出顯著優(yōu)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(jù)此生成高置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則[4]。在零售業(yè)購物籃分析中，這種方法極具價值，它能夠助力零售商發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被顧客同時購買，從而優(yōu)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(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)規(guī)則。

除購物籃分析外，Apriori算法在其他領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用，比如網(wǎng)站推薦系統(tǒng)分析。在推薦系統(tǒng)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(nèi)容。例如Shinde[5]等人的研究，他們提出將Apriori與協(xié)同過濾結(jié)合，通過挖掘用戶行為的頻繁模式優(yōu)化相似性計算，提升推薦準確率。此外，Apriori算法的面向?qū)ο髮崿F(xiàn)以及其在超市購物籃分析中的應(yīng)用也受到了廣泛關(guān)注，諸多研究展示了如何利用Python開展關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘工作。

在零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，Apriori算法與其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，諸如客戶細分與畫像構(gòu)建、預(yù)測性銷售與庫存管理等，為零售企業(yè)提供了極具價值的操作指南與實踐參考。借助這些技術(shù)，零售企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、處理到應(yīng)用的全流程覆蓋，構(gòu)建起數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷體系。

隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展以及應(yīng)用的不斷深化，Apriori算法在零售業(yè)的應(yīng)用潛力和發(fā)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(yōu)化與改進，例如減少運行時間、降低內(nèi)存消耗，以提升其在實際應(yīng)用中的效率與效果。同時，將Apriori算法與其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，探索更為復(fù)雜的模式與關(guān)系，也將成為未來研究的一個關(guān)鍵方向。

2基于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)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(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，旨在分析顧客的購買行為并揭示商品間的潛在關(guān)聯(lián)性。Apriori算法是一種利用頻繁項集進行關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的流行方法，其核心思想是利用向下封閉性質(zhì)頻繁項集的所有非空子集也必定是頻繁的[6]。

2.1數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

數(shù)據(jù)來源于本地超市，原始數(shù)據(jù)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(yīng)的消費情況，T指的是購買了該商品，F(xiàn)指的是沒有購買該商品。原始數(shù)據(jù)示例如表1所示。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要步驟，其目的是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量并提升其適用性。本研究主要從以下幾個方面進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

1）數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預(yù)處理的起點，確保了數(shù)據(jù)能夠被后續(xù)步驟處理。

2）數(shù)據(jù)清洗。對數(shù)據(jù)集中的缺失值、異常值和重復(fù)記錄進行了處理。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)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(yè)務(wù)知識，識別并修正了那些明顯偏離正常范圍的值。重復(fù)記錄的刪除確保了數(shù)據(jù)集中每個交易記錄的唯一性。

3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為事務(wù)數(shù)據(jù)庫格式，其中每個事務(wù)包含一組購買的商品項。這一轉(zhuǎn)換過程涉及將原始的二進制表示轉(zhuǎn)換為更直觀的事務(wù)列表。

4）保存數(shù)據(jù)。將處理后的數(shù)據(jù)保存到csv文件中，方便Apriori算法使用。處理后的數(shù)據(jù)如表2所示。

2.2構(gòu)建Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則模型

1）問題定義與目標設(shè)定?；陉P(guān)聯(lián)規(guī)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(shù)據(jù)中高頻共現(xiàn)的商品組合。根據(jù)業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)特征，設(shè)置核心參數(shù)閾值以平衡規(guī)則質(zhì)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(guī)則預(yù)測強度[8]。在本研究中，根據(jù)超市的具體業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)集的特性，設(shè)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(guān)聯(lián)關(guān)系。

2）發(fā)現(xiàn)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(zhí)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(wù)數(shù)據(jù)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(guī)模顯著提升了計算效率。

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

2.3模型訓(xùn)練

在模型訓(xùn)練階段，使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對Apriori算法模型進行訓(xùn)練。這一過程涉及設(shè)置最小支持度和置信度參數(shù)，這些參數(shù)對于挖掘出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則至關(guān)重要。最小支持度參數(shù)用于過濾掉那些不夠普遍的項集，而最小置信度參數(shù)則用于確保生成的規(guī)則具有足夠的可靠性。通過這些參數(shù)的設(shè)置，能夠控制規(guī)則挖掘過程的精細程度，平衡規(guī)則的數(shù)量和質(zhì)量。

在訓(xùn)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(guān)聯(lián)規(guī)則，并通過計算置信度來評估這些規(guī)則的有效性。最終，只有那些滿足最小置信度要求的規(guī)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(shù)據(jù)有深入的理解，以確保挖掘出的規(guī)則既有統(tǒng)計意義，也具有實際應(yīng)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(shù)據(jù)支持。

3實驗結(jié)果與分析

在本次關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，將置信度設(shè)定為90%，支持度設(shè)置為1%，共產(chǎn)生37個二項關(guān)聯(lián)規(guī)則，1021個三項關(guān)聯(lián)規(guī)則，由于篇幅有限，選取數(shù)據(jù)進行展示，部分關(guān)聯(lián)規(guī)則如表3所示。多項規(guī)則置信度超過0.9，表明這些規(guī)則的前項商品對后項商品（飲料）的購買具有強預(yù)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(diào)味品的搭配需求。部分規(guī)則支持度較低，說明覆蓋的交易量有限，需結(jié)合業(yè)務(wù)場景判斷是否值得推薦；而“調(diào)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(guī)則前后項存在顯著正相關(guān)性，可優(yōu)先用于交叉銷售。例如，進口食品與醬油的強關(guān)聯(lián)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(guī)則意味著關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)非常緊密。支持度衡量規(guī)則的普遍性，即規(guī)則在所有交易中出現(xiàn)的比例。支持度高的規(guī)則表示其在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率較高。例如：

“調(diào)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(diào)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(lián)動效應(yīng)。

幾乎所有規(guī)則都與飲料相關(guān)，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(diào)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(dǎo)飲料購買方面的強效應(yīng)。

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(jié)論

本研究基于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)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(guī)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(guān)聯(lián)性，為超市的市場策略提供了科學(xué)依據(jù)。

首先，研究結(jié)果表明，飲料在購物籃中與多種商品（如膨化食品、調(diào)味品和醋）之間存在顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提示了超市可采取以下貨架布局優(yōu)化、促銷組合設(shè)計、個性化推薦等策略，比如將飲料與高關(guān)聯(lián)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(fā)現(xiàn)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(yīng)重點關(guān)注這些關(guān)鍵商品的相互作用。

其次，研究中識別出的強關(guān)聯(lián)規(guī)則為超市的營銷策略提供了切實可行的指導(dǎo)。通過優(yōu)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(xiàn)銷售額最大化。此外，定期開展數(shù)據(jù)監(jiān)測和顧客反饋收集，將為超市的持續(xù)改進和策略調(diào)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(chǔ)，也為未來的相關(guān)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(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)崟r推薦系統(tǒng)）與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的融合應(yīng)用，通過引入時序數(shù)據(jù)分析與動態(tài)場景建模，進一步提升購物籃分析的準確性、實時性及動態(tài)適應(yīng)能力。例如，結(jié)合在線學(xué)習(xí)技術(shù)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(guān)聯(lián)，可為超市提供更細粒度的決策支持。在此基礎(chǔ)上，還可延伸至跨渠道消費模式分析，幫助超市在復(fù)雜市場環(huán)境中動態(tài)調(diào)整策略，優(yōu)化供應(yīng)鏈與營銷資源的全局配置?？傊?，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策與技術(shù)賦能的精準運營，超市能夠系統(tǒng)性提升顧客滿意度與市場競爭力，從而實現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)成功。

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【通聯(lián)編輯：李雅琪】