基于 APRIORI 算法的某品牌化妝品之間關(guān)聯(lián)分析

譚凱波 周靜

摘 要：隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，化妝品成為現(xiàn)代女性不可或缺的必需品，掌握顧客消費(fèi)習(xí)慣，是提升銷(xiāo)售策略的重要方法和手段?；诖耍疚膶?duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（Apriori）算法的相關(guān)定義及其原理進(jìn)行了剖析，并以某網(wǎng)店交易數(shù)據(jù)為例，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（Apriori）分析了各種化妝品之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，為化妝品銷(xiāo)售提供了決策參考。

關(guān)鍵詞：化妝品;Apriori算法;關(guān)聯(lián)規(guī)則;消費(fèi)習(xí)慣

1 引言

近年來(lái)，隨著生活物質(zhì)水平的不斷提高，人們對(duì)生活的追求越來(lái)越高，尤其在當(dāng)代很多女性為追求時(shí)代潮流開(kāi)始頻繁的使用化妝品。線上線下的化妝品店的出現(xiàn)，生成了大量的銷(xiāo)售交易數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了解分析，可以找尋其中的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而掌握顧客消費(fèi)習(xí)慣，提升銷(xiāo)售策略。

2 關(guān)聯(lián)規(guī)則與Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（Apriori）的主要功能是挖掘所有支持度和置信度分別大于等于預(yù)定的最小支持度（Min-Support）和最小可信度（Min-Confidence）的關(guān)聯(lián)關(guān)系。從而描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。

2.1 相關(guān)定義

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法（Apriori）又稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)，是指在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。相關(guān)定義說(shuō)明如下：

（1）項(xiàng)集

包含事物的集合稱為項(xiàng)集，包含k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集稱為k-項(xiàng)集。

（2）支持度與置信度

支持度和置信度是用來(lái)量化關(guān)聯(lián)分析是否成功的兩個(gè)指標(biāo)。支持度是數(shù)據(jù)集中某項(xiàng)記錄所占的比例。置信度是針對(duì)一條具體的關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)定義的，表示包含A事務(wù)中同時(shí)包含B事務(wù)的比例，即同時(shí)包含A和B的事務(wù)占包含A事務(wù)的比例[1]。其計(jì)算公式分別為：

（3）頻繁項(xiàng)集

頻繁項(xiàng)集是經(jīng)常出現(xiàn)在一起的事物的集合，只要某個(gè)項(xiàng)集的支持度大于給定的閾值，那么該項(xiàng)集稱作頻繁項(xiàng)集。

（4）關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是表示兩種物品之間存在的聯(lián)系，大于或等于最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則叫做強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則是關(guān)聯(lián)分析的最終目標(biāo)。

2.2 Apriori算法原理

Agrawal在1993年設(shè)計(jì)了一個(gè)基本Apriori算法并提出了挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的一個(gè)重要的基于兩階段頻集思想的方法，這是最典型的層次算法，是布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中最成功的一類(lèi)算法。其核心技術(shù)為其它各類(lèi)布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法所廣泛采用[2]。

Apriori算法是將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的設(shè)計(jì)分解為兩個(gè)子問(wèn)題：

①所有支持度大于所設(shè)定最小支持度的項(xiàng)集（Itemset） ， 這些項(xiàng)集被稱為頻集（Frequent Itemset） 。

②使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則。Apriori算法是一種寬度優(yōu)先算法， 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)D的多次掃描來(lái)發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項(xiàng)目集。在每一次掃描中只考慮具有同一長(zhǎng)度k （即項(xiàng)目集中所含項(xiàng)目的個(gè)數(shù)）的所有項(xiàng)目集。

在第1次掃描中Apriori算法計(jì)算D中所有單個(gè)項(xiàng)目的支持度，生成所有長(zhǎng)度為1的頻繁項(xiàng)目集L1。在后續(xù)掃描的第k次中，首先以前一次掃描中所發(fā)現(xiàn)的所有頻繁項(xiàng)目集為基礎(chǔ)，生成所有新的候選項(xiàng)目集（Candidate Itemsets）即潛在的頻繁項(xiàng)目集，然后掃描數(shù)據(jù)庫(kù)D，計(jì)算這些候選項(xiàng)目集的支持度，最后確定候選項(xiàng)目集中哪一些真正成為頻繁項(xiàng)目集Ck。如此循環(huán)下去，一直重復(fù)上述過(guò)程直到再也發(fā)現(xiàn)不了新的頻繁項(xiàng)目集[3]。Apriori的具體計(jì)算過(guò)程如下：

①在數(shù)據(jù)庫(kù)集D中掃描所有記錄，找出頻繁1項(xiàng)集的集合，記作L1

②其次在L1中找出頻繁2項(xiàng)集的集合，記作L2

③在L2中找出頻繁3項(xiàng)集的集合，記作L3

④如此下去，直到不能找到頻繁k-項(xiàng)集。

3 實(shí)例分析

隨著人們生活水平的提高，女性對(duì)化妝品的選購(gòu)?fù)ǖ啦粌H僅只在實(shí)體店中購(gòu)買(mǎi)還可以利用網(wǎng)上購(gòu)物，網(wǎng)絡(luò)化妝品經(jīng)銷(xiāo)商對(duì)于銷(xiāo)售產(chǎn)品的越來(lái)越受到關(guān)注。利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，可以掌握女性顧客關(guān)于化妝品的消費(fèi)習(xí)慣，從而提升銷(xiāo)售策略。

3.1 化妝品數(shù)據(jù)收集

本文從淘寶網(wǎng)站上獲取國(guó)內(nèi)某知名品牌化妝品的用戶購(gòu)買(mǎi)清單，經(jīng)過(guò)隨機(jī)抽樣選取十條交易記錄作為分析對(duì)象。其交易數(shù)據(jù)如下表1所示

表1中，TID是一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一條交易記錄稱為一筆事務(wù)。每條交易記錄對(duì)應(yīng)的商品顯示為“1”表示這筆交易購(gòu)買(mǎi)了該商品，否則顯示為0。如表1中所示，在TID等于1的事務(wù)中，顧客購(gòu)買(mǎi)了精華露、清瑩露和精華霜。

3.2 基于Apriori算法的挖掘過(guò)程

下面用實(shí)例展示利用Apriori算法對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過(guò)程。定義數(shù)據(jù)集{D}={精華露，清瑩露，洗面乳，隔離乳，精華霜，化妝水}，設(shè)置最小支持度minsup=0.4，設(shè)置最小置信度minconf=0.9，由Apriori算法在數(shù)據(jù)集{D}中確定的頻繁1-項(xiàng)集如下表2所示：

同理可得，根據(jù)表2中的頻繁1-項(xiàng)集，尋找滿足最小支持度（minsup）要求的頻繁2-項(xiàng)集、頻繁3-項(xiàng)集，將沒(méi)有達(dá)到最小支持度的舍去，其結(jié)果分別如表3、表4所示。

基于頻繁3-項(xiàng)集，生成的候選4-項(xiàng)集為空集，則頻繁4-項(xiàng)集為空，算法停止。

3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果

由表4可知，l1， l2， l5滿足最小支持度（minsup=0.4）的要求，關(guān)聯(lián)關(guān)系存在。故剔除其余指標(biāo)，只保留l1和l2， l5間的相互影響關(guān)系。篩選出最小支持度α=0.4的關(guān)聯(lián)規(guī)則，然后設(shè)置最小置信度為0.9，確定強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。各指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則如表5所示。

從表5中可以發(fā)現(xiàn)有3組關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度均為100%，符合最小置信度（minconf=0.9）的要求，分別為：{ l1（精華露）， l2（清瑩露）， l5（精華霜）}，{ l1（精華露）， l5（精華霜）}，{ l2（清瑩露）， l5（精華霜）}

4 結(jié)果討論分析

從以上強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則中可以初步的得出簡(jiǎn)略結(jié)論。

①首先從規(guī)則l1∩l2=>l5可以得出，顧客只要選購(gòu)了精華露和清瑩露的就一定會(huì)夠購(gòu)買(mǎi)精華霜。

②然后，從規(guī)則l1=>l5可以得出，顧客選購(gòu)了精華露的就一定會(huì)選購(gòu)精華霜。

③其次，從規(guī)則l2=>l5可以得出，顧客選購(gòu)了清瑩露的就一定會(huì)選購(gòu)精華霜。

根據(jù)以上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以運(yùn)用到具體銷(xiāo)售實(shí)踐當(dāng)中去，以便掌握顧客消費(fèi)習(xí)慣，提升銷(xiāo)售策略。例如，為提升該店的銷(xiāo)售額，可以針對(duì)分析中關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)的商品，如將精華露、清瑩露和精華霜進(jìn)行捆綁銷(xiāo)售。針對(duì)其它關(guān)聯(lián)性的商品，可在節(jié)假日實(shí)行促銷(xiāo)等活動(dòng)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)淘寶某化妝品網(wǎng)店的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的隨機(jī)抽取，抽取的樣本為10個(gè)，如果抽取的樣本更大，數(shù)據(jù)更多，分析的結(jié)果也就更加的精準(zhǔn)。不僅僅在化妝品商中，甚至在整個(gè)商業(yè)行中，如果能夠?qū)⑦@種關(guān)聯(lián)規(guī)則與Apriori算法有效的運(yùn)用在線上線下的銷(xiāo)售中，通過(guò)消費(fèi)者的交易數(shù)據(jù)，挖掘出顧客購(gòu)買(mǎi)商品之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，了解消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)商品過(guò)程中的行為習(xí)慣，可為商家的管理層在制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略時(shí)提供參考和依據(jù)，在提升交易額的同時(shí)，也可以使經(jīng)銷(xiāo)商改善服務(wù)質(zhì)量，真正實(shí)現(xiàn)“顧客就是上帝”的經(jīng)營(yíng)理念。

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