KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP SỬ DỤNG THUẬT TOÁN APRIORI,  HỖ TRỢ CHO HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG TẠI SIÊU THỊ

Trần Thị Xuân; Nguyễn Văn Núi

doi:10.34238/tnu-jst.5122

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP SỬ DỤNG THUẬT TOÁN APRIORI, HỖ TRỢ CHO HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG TẠI SIÊU THỊ

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 07/10/21 Ngày hoàn thiện: 15/11/21 Ngày đăng: 15/11/21

Các tác giả

1. Trần Thị Xuân , Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh – ĐH Thái Nguyên
2. Nguyễn Văn Núi, Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

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.

Từ khóa

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

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] E. H. Hermaliani et al, “Data Mining Technique to Determine the Pattern of Fruits Sales & Supplies Using Apriori Algorithm,” Journal of Physics: conference series, vol. 1641, 2020, Art. no. 012070.

[2] J. Silva et al, “Association Rules Extraction for Customer Segmentation in the SMEs Sector Using the Apriori Algorithm,” International Workshop on Web Search and Data Mining (WSDM), April 29 - May 02, 2019, Leuven, Belgium.

[3] M. Kavitha and S. Subbaiah, “Association Rule Mining using Apriori Algorithm for Extracting Product Sales Patterns in Groceries,” Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 08, no. 03, pp. 1-4, 2020.

[4] I. R. V. Srinivasa Kumar, R. Renganathan, and C.VijayaBanu, “Consumer Buying Pattern Analysis using Apriori Association Rule,” International Journal of Pure and Applied Mathematics, vol. 119, no. 7, pp. 2341-2349, 2018.

[5] N. Verma, D. Malhotra, and S. Jatinder, “Big data analytics for retail industry using MapReduce-Apriori framework,” J. Manag. Anal, vol. 7, pp. 424-442, 2020.

[6] P. Yazgan, Association Rules And Market Basket Analysis: A Case Study In Retail Sector, Istanbul Commerce University, 2016.

[7] Y. Kurnia, Y. Isharianto, Y. C. Giap, A. Hermawan, and Riki, “Study of application of data mining market basket analysis for knowing sales pattern (association of items) at the O! Fish restaurant using apriori algorithm,” 1st International Conference on Advance and Scientific Innovation (ICASI) - IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1175, 2019, pp. 1-6.

[8] R. Husna, R. Lestari, and Y. Hendra, “Inventory model of goods availability with apriori algorithm,” ICOMSET, IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1317, vol. 2018, pp. 1-8, 2018.

[9] V. Singh and K. Kumar, “Data Mining and Knowledge Management,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 200-206, 2017.

[10] J. Han, J. Pei, and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques, Elsevier, vol. 2, 2011.

[11] S. Hussain, N. A. Dahan, F. M. Ba-Alwib, and N. Ribata, “Educational Data Mining and Analysis of Students’ Academic Performance Using WEKA,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 9, no. 2, pp. 447-459, 2018.

[12] F. M. Ba-Alwi and H. M. Hintaya, “Comparative Study for Analysis the Prognostic in Hepatitis Data: Data Mining Approach,” Int. J. Sci. Eng. Res., vol. 4, no. 8, p. 64, 2013.

[13] U. Fayyad, P. G. Shapiro, and P. Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” American Association for Artificial Intelligence Magazine, vol.17, pp. 36-54, 1996.

[14] F. Ba-Alwi, “Discovery of novel association rules based on genetic algorithms,” Br. J. Math. Comput. Sci., vol. 4, no. 23, p. 17, 2014.

[15] M. Z. Susac and Adela, “Discovering market basket patterns using hierarchical association rules,” Croatian Operational Research Review, 2015, pp. 475-487.

[16] A. K. Shrivastav and R. N. Panda, “Implementation of Apriori Algorithm using WEKA,” KIET International Journal of Intelligent Computing and Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 12-15, January 2021.

[17] Kaggle Inc, “Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community”, 2021. https://www.kaggle.com/. [Accessed June 20, 2021].

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5122

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ