虽然 Apriori 算法可以直接挖掘生成表中的交易数据集，但是为了关联挖掘其他算法的需要先把交易数据集转换成分析数据集。

通过格式转换，发现数据源中共有二十种商品，设最低条件支持度为15%，最小规则置信度为30%，最大前项数为5，选择专家模式，挖掘出大类商品的15条关联规则，如图所示。生成的15条规则如下所示：

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Rule1: milk→yoghurt，supprot =15.235%，confidence =52.165%;

Rule2: milk→biscuits，supprot =20.474%，confidence =51.531%;

Rule3: milk→coffee，supprot =15.027%，confidence =49.878%;

Rule4: milk→brioches，supprot =15.319%，confidence =49.675%;

Rule5: milk→water，supprot =27.851%，confidence =46.704%;

Rule6: milk→pasta，supprot =35.034%，confidence =45.855%;

Rule7: pasta→coffee，supprot =15.027%，confidence =39.891%;

Rule8: pasta→brioches，supprot =15.319%，confidence =38.834%;

Rule9: pasta→biscuits，supprot =20.474%，confidence =37.917%;

Rule10: pasta→milk，supprot =46.132%，confidence =34.824%;

Rule11: pasta→yoghurt，supprot =15.235%，confidence =34.649%;

Rule12: pasta→water，supprot =27.851%，confidence =34.296%;

Rule13: water→pasta, milk，supprot =16.065%，confidence =33.288%;

Rule14: biscuits→brioches，supprot =15.319%，confidence =30.795%;

Rule15: water→coffee，supprot =15.027%，confidence =30.047%;

同时，本实验结果的商品销售关系网状图如图所示，表明了顾客可能同时购买的所有商品之间的联系，其中网状图中的不同点分别代表着不同的商品，点与点之间的连线代表着同时被顾客购买的联系。通过设定商品同时出售的频数的阈值，可以得到一些顾客同时购买机率较大的商品。可以看到，网状图的结论与Apriori模型挖掘的关联规则结论是一致的。 

然后，本文对不同性别、年龄的顾客购买的商品之间的销售关系进行了Apriori模型的关联规则挖掘。实验结果如表所示，其中性别与购买商品的联系如图所示，(a)为不同性别顾客可能同时购买的所有商品之间的联系，其中网状图上方的两个点F、M分别代表着男性顾客与女性顾客，网状图下方的点分别代表不同的商品，点与点之间的连线代表着购买关系。通过设定商品同时出售的频数的阈值，可以得到不同性别的顾客同时购买的概率比较大的商品(b)。由图可知，男性最有可能同时购买饮料、牛奶、罐头蔬菜、甜食、冷冻熟食、果熟等商品，而女性则最有可能同时购买饮料、甜食、牛奶、罐头蔬菜等，因此，商家在推销其商品时可以针对不同性别的顾客制定不同的营销策略。

分析及建议: 通过图可以清晰的看到购买牛奶、意大利面、水、咖啡的顾客比较多，建议超市可以加大对这些商品的采购，由上述结果可知，同时购买牛奶、意大利面的情况占总订单数的46.132%，水和牛奶或意大利面和水分别占总订单数的27.851%，购买牛奶的人有45.855%会购买意大利面，46.704%的人会购买水，购买意大利面的人有34.824%会购买牛奶，有34.296%的人会购买水，由此可见，意大利面、水、牛奶这三种商品关联度较高，可以将意大利面、水、牛奶摆放在一块，从而增加销量。此外，在符合支持度和置信度的条件下没有顾客购买冷冻食、果汁等，建议有关人员减少这几种商品的进货量，但为了保持商品的多样性，还是要适当地进货。 

Carma算法

该实验数据仍采用上述数据，商品种类涵盖意大利面、牛奶、水、面包饼干、咖啡、奶油蛋糕、酸奶、冷藏蔬菜、金枪鱼、啤酒、番茄酱、可乐、大米、果汁、咸饼干、油、冰冻鱼、冰淇淋、奶酪、罐装肉，如果顾客购买了该商品，则记为T，如果没有购买该商品，则记为F。将Carma节点最小支持度设为7.0%，最小置信度设为15.0%，大小规则为5，Carma算法数据流如图3所示，由其生成的商品关联规则所示。生成16条规则如下所示：

Rule1: milk→yoghurt，supprot =15.235%，confidence =52.165%;

Rule2: milk→biscuits，supprot =20.475%，confidence =51.531%;

Rule3: milk→coffee，supprot =15.027%，confidence =49.878%;

Rule4: milk→brioches，supprot =15.319%，confidence =49.675%;

Rule5: milk→water，supprot =27.851%，confidence =46.704%;

Rule6: milk→pasta，supprot =35.035%，confidence =45.855%;

Rule7: pasta→biscuits，supprot =20.475%，confidence =37.917%;

Rule8: pasta→milk，supprot =46.133%，confidence =34.824%;

Rule9: pasta→water，supprot =27.851%，confidence =34.296%;

Rule10: water→milk，supprot =46.133%，confidence =28.196%;

Rule11: water→pasta，supprot =35.035%，confidence =27.264%;

Rule12: biscuits→milk，supprot =46.133%，confidence =22.871%;

Rule13: biscuits→pasta，supprot =35.035%，confidence =22.159%;

Rule14: yoghurt→milk，supprot =46.133%，confidence =17.277%;

Rule15: brioches→milk，supprot =46.133%，confidence =16.496%;

Rule16: coffee→milk，supprot =46.133%，confidence =16.247%;

分析及建议: 通过上述规则可以清晰的看到顾客同时购买牛奶、意大利面、水、饼干的比较多，建议超市可以将这些商品放在同一货架上进行销售。Carma算法所得结果相比Apriori算法略有不同，它比Apriori算法更加精准。商家可以多进牛奶、意大利面、水、酸奶、奶油蛋糕、饼干等商品，而对于冰冻食品，则可以减少进货量。

结束语

 数据挖掘所得到的信息资源无论是对于企业的管理人员还是员工来说都是十分有价值的，它使企业能够充分利用现有的信息资源，在激烈的社会竞争中取得区别于其他企业的独特优势。本文使用关联规则算法中的Apriori模型对企业DSS数据进行关联规则挖掘，首先详细说明了Apriori模型的具体原理和实施步骤，然后，通过实例研究和对实验结果的分析，进一步明确了数据挖掘技术在以客户为中心的电子商务时代扮演着越来越重要的角色，随着数据挖掘理论的进一步发展和深化，必然会带给DSS更为广泛的应用前景和市场价值，同时提高企业的竞争力。

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