基于Apriori算法的智慧商场模型
发布时间：
第１４卷第５期
无锡职业技术学院学报
２０１５年９月
ＶｏＩ．１４ Ｎｏ．５
Ｊ０ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＷＵＸＩ ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ ＯＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｓｅｐ．２０１５
ＤＯＩ：１０．１３７５０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１６７１—７８８０．２０１５．０５．０１４
基于Ａｐｒｉｏｒｉ算法的智慧商场模型
郑佳敏， 钱鹏江 ， 余梦巧 ’ 杨
（江南大学数字媒体学院，江苏
无锡
２１４１２２）
摘 要：随着顾客的消费水平日益提高，实现商场的智能化管理成为能够刺激消费，实现利润增长
的重要手段和必然趋势。为此，针对智慧商场的商品摆放位置优化需求，该文分析数据挖掘中关联 规则挖掘领域的Ａｐｒｉｏｒｉ算法，并基于该算法提出可行的智慧商场存储位置优化模型，实现对顾客 购物历史数据的相关性分析，进而实现相关商品位置摆放优化以促进商场的利润增长。
关键词：数据挖掘；关联规则；Ａｐｒｉｏｒｉ算法；存储位置优化；智慧商场 中图分类号：ＴＰ ３０１
文献标志码：Ａ
文章编号：１６７１－７８８０（２０１５）０５—００４５－０４
Ｉｎｔｅｌ ｌｅｃｔｕａｌ ｉｚｅｄ ｍａｌ ｌ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｐｒｉｏｒｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＺＨＥＮＧ Ｊｉａｍｉｎ，ＱＩＡＮ Ｐｅｎｇｊｉａｎｇ，’
Ｍｅｎｇｑｉａｏ，ＹＡＮＧ Ｙｉ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｅｄｉａ，Ｊｉａｎｇｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ’ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｄａｙ ｂｙ ｄａｙ，ｉｔ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｗａｙ ａｎｄ ｉｎｅｖｉ—
ｔａｂｌｅ ｔｅｎｄｅｎｃｙ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌｉｚｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ｃｅｎｔｅｒｓ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｅｘｐａｎｄ ｃｏｎｓｕｍｐ— ｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｂｔａｉｎ ｐｒｏｆｉｔ ｇｒｏｗｔｈ．Ｔｏ ｍｅｅｔ乙
ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ ｓｔｏｒａｇｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｉｎｔｅｌｌｅｃ— ｔｕａｌｉｚｅｄ ｍａｉｌ，ｔｈｅ Ａｐｒｉｏｒｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ｉｎ ｄａｔａ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｎｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｂｙ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ’ｃｏｎｓｕ— ｍｉｎｇ ｄａｔａ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｆｅａｓｉｂｌｅ，ｓｔｏｒａｇｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ＳＯ ａｓ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ａｎｄ ｆｕｒｔｈｅｒ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｒｏｆｉｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ；Ａｐｒｉｏｒｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｔｏｒａｇｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｉｎｔｅｌｌｅｃ— ｔ１ｌａ１ｊｚｅｄ ｍａｌ１
随着经济和科技的发展，人们的生活方式以及 智能化发展中的一个重要需求。
消费方式也在发生改变，消费者在追求物质上的消
本文着眼于当前市场存在的根据顾客购物信
费满足的同时，对于商场提供的消费服务也更加重
息中所存在的商品相关性对商品位置摆放进行优 视。如何对庞大的消费人群进行有效的刺激消费，
化的功能需求，具体讲述应用关联规则挖掘领域的
提供智能化的服务已经成为各大商场发展的主要 频繁项集发现算法——Ａｐｒｉｏｒｉ算法进而实现相关 问题。因此针对顾客的消费习惯，优化商品摆放位 商品位置排放优化，并促进商场利润增长，为打造 置，进而刺激顾客的潜意识消费，则是目前商场在
智慧商场、提高商场竞争力提供技术支持。
收稿日期：２０１５－０７－０７
项目来源：国家自然科学基金（６１２０２３１１）；江苏省自然科学基金（ＢＫ２０１２２１８３４）；江苏省产学研前瞻性研究项目（ＢＹ２０１３０１５—０２）；江苏省 大学生创新创业训练计划项目（２０１５１０２９５０１９Ｙ）
作者简介：郑佳敏（１９９５一
），女，浙江台州人，研究方向：软件技术；
钱鹏江（１９７９一
），男，江苏泰州人，副教授，博士，硕士生导师，研究力向：软件技术。
４６ 无锡职业技术学院学报ｈｔｔｐ：／／ｗｘ，．ｊ．ｃｂｐｔ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ 第１４卷
１研究背景和意义
提高顾客对关联商品的购买率，从而刺激消费，提
高商场的竞争力。
目前，我们正处于信息爆炸的时代，电子商务 数据挖掘技术的应用能够有效地缓解大量信
正以令人咋舌的速度快速发展，传统零售业商场等 息与数据分析之间的矛盾，应用Ａｐｒｉｏｒｉ算法的重 也在不断地发展和创新自己的管理模式和营销手
要性也十分明显。
段。与此同时，不断增大的信息量与数据分析处理
之间的矛盾也日益凸显。因此，商家开始对每日产
２关联规则和Ａｐｒｉｏｒｉ
生的庞大的购物信息进行及时分析处理，也就是如
◇关联规则：指在日志数据、关系数据或者其 何对这些信息进行数据挖掘，得到有利于商家进行 他信息载体中，存在于项目集合或对象集合之间的
正确营销决策的信息。这也是美国零售业巨头沃
频繁模式、相关性或因果结构。关联规则的获取主 尔玛创造的“啤酒与尿布”的成功案例给商家带来 