佘朝兵

摘要：在介绍了关联规则挖掘算法的相关概念以及算法的基础上，利用校园超市近两个月的销售记录进行挖掘分析，得出了该超市商品销售的关联规则，并利用对两条规则的置信度进行分析，建议采取将规则涉及的商品进行组合销售的策略。

关键词：关联规则；超市营销；Apriori算法

中图分类号：F721.7；TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）07-0075-03

1 引言

校园超市作为大规模商品的集中地，为学生和老师的日常生活提供便利。超市的经营策略是薄利多销，因此如何提高超市的效益超市管理者面临的难题。为此，采取的措施无非是两个方面，概括起来就是开源节流。一方面，超市需要提高学生的销售体验，促进商品的销售量；另一方面，超市需要尽量地降低超市的运营成本。从销售体验角度而言，据调查，用户在超市停留的时间越久，用户产生的销售额越高。因此，如何尽量满足学生需求的前提下，提高学生在超市的逗留时间是一个可行的解决思路。从节约成本角度而言，超市的成本来自多个方面，如人力、库存、商品本身的成本等。与其他超市相比，可以有效降低成本的一个策略是降低库存。而这两个问题可通过关联规则挖掘算法来解决。关联规则挖掘算法是数据挖掘领域非常经典的算法，它主要通过对商品的销售记录进行分析，挖掘出用户经常购买的商品的规律，如经常买牛奶的用户同时也会去买面包。利用挖掘得到的规则就可以采取不同的销售策略。……