基于利潤分析的關聯(lián)規(guī)則挖掘研究

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1、基于利潤分析的關聯(lián)規(guī)則挖掘研究　　摘要：關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的重要問題，有廣泛的用途。本文在關聯(lián)規(guī)則挖掘中引入了利潤和數(shù)量的約束條件，描述了具有利潤和數(shù)量約束的關聯(lián)規(guī)則問題，并給出了解決的方案?！　￡P鍵詞：利潤；夾擊算法；關聯(lián)規(guī)則　　中圖分類號：TP311.13　　除了基本Apriori算法[1-2]，其他算法改進數(shù)據(jù)挖掘整體性能的方法，基本都集中在減少掃描數(shù)據(jù)的次數(shù)方面，并且這些算法基本都是單層次的關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法。　　但是，只有提供多層次的關聯(lián)規(guī)則，才能滿足讓用戶做不同的決策的需求。多層關聯(lián)規(guī)則挖掘算法與單層次關聯(lián)規(guī)則算法相比較，其得到的關

2、聯(lián)規(guī)則能夠表達的信息更豐富。但是這種關聯(lián)規(guī)則依然是商品間的簡單關系，并無涉及商品利潤和及其購買數(shù)量，本文用一種全新角度來分析關聯(lián)規(guī)則：即結合利潤和數(shù)量，使獲得的關聯(lián)規(guī)則不止是反映商品間的關系，還可以為決策者分析商品利潤率提供有用的知識。　　1實驗準備　　本文采用實驗的方式來驗證所提出的加入數(shù)量及利潤約束的多層次關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并對實驗結果進行分析。實驗過程可描述如下：　　第一步：生成交易數(shù)據(jù)?！　≡O定待生成數(shù)據(jù)的參數(shù)以及交易數(shù)和數(shù)據(jù)格式。在此，本文采用《日照市某超市銷售管理系統(tǒng)》中部分商品的銷售數(shù)據(jù)為研究對象，鑒于數(shù)據(jù)規(guī)模較大，本文中實驗數(shù)據(jù)選

3、用了其中的10種商品項目，并分別以A、B、C、D、E、F、G、H、I、J代表。為了在分析挖掘出的關聯(lián)規(guī)則時使用利潤率這一指標，實驗數(shù)據(jù)中要包含商品的成本和單價?！　〉诙剑簩⑸唐讽椖窟M行歸納分類?！　〗⒁粋€多層次的架構，并且應用一般化識別編碼方式將數(shù)據(jù)編碼轉換?！　〉谌剑涸诙鄬哟渭軜嬛?，將夾擊算法套用于多層次結構上?！　〉谒牟剑簩ν诰虺龅年P聯(lián)規(guī)則，加入數(shù)量和利潤因素進行分析?！　?多層次關聯(lián)規(guī)則挖掘中套用夾擊算法[3]　　首先，選取《日照市某超市銷售管理系統(tǒng)》中的部分交易數(shù)據(jù)建立起一個小型的交易庫。商品項目用A-J代號來表示，并且用層次化的樹

4、狀圖歸納分類，并利用一般化識別編碼表示，如下圖所示?！　D1　　如商品A對應的一般化識別編碼為“111”，其中第一個“1”是第一層的類別“食品”；第二個“1”指第二層的“糧食”類，第三個“1”則代表第三層中的具體商品A。其他項目以此類推。其次，在商品銷售表中隨機選取交易數(shù)據(jù)。對商品項目分層并編碼之后，交易數(shù)據(jù)具有了層次密集的性質。但是如果表示類別的層增加較多，產生的組合及候選項集長度也隨之增加，那么在挖掘頻繁項集時效率將降低。本文實驗中，利用夾擊算法，在最高類別層中挖掘出頻繁項集，用此頻繁項集與交易數(shù)據(jù)進行比較，如果商品項目符合該層次最小支持度，

5、就保留該商品項數(shù)據(jù)，若不符合，則將該交易數(shù)據(jù)刪除。比之傳統(tǒng)的Apriori算法，減少了數(shù)據(jù)量，從而提高了算法的效率。　　3以購買數(shù)量和利潤作為約束條件的關聯(lián)規(guī)則分析　　通常情況下，數(shù)據(jù)挖掘得到的關聯(lián)規(guī)則，僅表征人們的一種購買趨勢，加入利潤約束后，也只能得出低利潤商品或者高利潤商品之間的關聯(lián)規(guī)則。無法得知商品的銷售數(shù)量，因此本文將交易數(shù)據(jù)中所購買商品的數(shù)量屬性也納入關聯(lián)規(guī)則挖掘的約束條件，并加上商品的利潤來分析在利潤和數(shù)量共同約束下關聯(lián)規(guī)則的意義?！　∩唐焚徺I數(shù)量，在實驗中，定義為對各種商品項目購買數(shù)量與交易筆數(shù)之比，即該商品購買數(shù)量的平均值?！　?/p>

6、購買數(shù)量可以由下例所示進行計算。例如，MA*PA→MA*PB+MC*PC，MA，MB，MC；代表A、B、C商品的購買數(shù)量；而PA、PB、PC則分別代表其利潤。下表為商品交易表中不含數(shù)量和含數(shù)量兩種不同的表示方式?！　”?　　商品編號交易商品項（不含數(shù)量）交易商品項（含數(shù)量）　　1ABCA2B2C1　　2ABCA1B2C1　　3ACA2C4　　可以用以下的例子來說明，加入利潤和數(shù)量后挖掘出的關聯(lián)規(guī)則的意義?！　〖僭O有A、B、C三項商品，其單件商品利潤分別為1、6、3元。上表中的三項交易數(shù)據(jù)用{AABBC，ABBC，AACCC}表示，AABBC表示購

7、買了2個A商品，2個B商品，以及1個C商品。另外兩個數(shù)據(jù)項以此類同。假設對此三項數(shù)據(jù)應用夾擊算法，得出一條關聯(lián)規(guī)則A→B。該關聯(lián)規(guī)則并不包含商品的購買數(shù)量。現(xiàn)在我們把商品數(shù)量約束加入，按照上文所述，則A的數(shù)量應為：（2+1+2）/3=1.67；B的數(shù)量為（2+2+0）/3=1.33，C則為（1+1+4）/3=2。對于得到的關聯(lián)規(guī)則A→B，將購買數(shù)量以及利潤作為約束來分析關聯(lián)規(guī)則A→B，得到1.67*（A商品的利潤）→1.33*（B商品的利潤），原關聯(lián)規(guī)則變?yōu)椋?.67*1）→（1.33*7），因此得到3.34→7.98的結果。這樣由僅表示A、B商

8、品簡單相關的關聯(lián)規(guī)則，在加入商品購買數(shù)量及利潤后，可以表示此關聯(lián)規(guī)則能否帶來較高的獲利性，這樣，挖掘出的規(guī)則的價值大大提升，可以更好的提