BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,826,370
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kinh doanh và quản lý

Trần Thị Xuân, Nguyễn Văn Núi

Khai phá luật kết hợp sử dụng thuật toán apriori, hỗ trợ cho hoạt động bán hàng tại siêu thị

Association rules mining using apriori algorithm, support for sales activities in supermarket

Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2021

16

211-216

1859-2171

Khai phá dữ liệu, Khai phá luật kết hợp, Luật kết hợp, Apriori, Hoạt động bán hàng

Data mining, Association rule mining, Association rule, Apriori, Sale activity

Hiện nay, khai phá dữ liệu trở nên phổ biến trong lĩnh vực bán lẻ và là phương pháp phân tích hiệu quả cho phát hiện thông tin hữu ích và chưa biết trong dữ liệu bán lẻ. Việc sắp xếp tổ chức hàng hoá và các hoạt động kinh doanh có liên quan nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng là một trong những công việc rất quan trọng. Nghiên cứu này sẽ tập trung phân tích, khai phá và tìm ra luật kết hợp dựa trên dữ liệu của quá khư, từ đó đề xuất một số kiến nghị để hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh của siêu thị được tối ưu hơn. Ví dụ một siêu thị muốn sắp xếp các gian hàng một cách hợp lí nhất, họ có thể nhìn vào lịch sử mua hàng và sắp sếp các tập sản phẩm thường được mua cùng nhau vào một gian hàng. Hoặc một trang web tin tức muốn giới thiệu cho người dùng các bài viết liên quan đến nhau nhất, cũng có thể áp dụng quy luật tương tự. Trong bài báo này, chúng tôi tính toán phân tích tìm mối liên hệ giữa các sản phẩm giúp một siêu thị có thể sắp xếp mặt hàng hợp lý để khách hàng thuận tiện khi mua hàng bằng phương pháp khai phá luật kết hợp của thuật toán Apriori.

Currently, data mining is gaining popularity in the retail sector and is an effective analytical method for detecting useful and unknown information in retail data. The organization of goods and related business activities towards enhancing the customer satisfaction is one of the very important jobs. This study will focus on analyzing, mining and finding association rules based on past data, thereby proposing some recommendations to support the business operation of the supermarket to be more optimized. For example, if a supermarket wants to arrange its stores in the most reasonable way, they can look at the purchase history and arrange the sets of products that are often bought together into one store. Or a news website that wants to introduce users to the most related articles, the same rule can be applied. In this paper, we calculate and analyze the relationship between products to help a supermarket arrange reasonable items for customers to buy goods by using association rule mining algorithm Aprori.

TTKHCNQG, CTv 178

Xem toàn văn