理 成 可 做 關 聯 分 析 的 格 式, 再 應 用 統 計 統 計 計 算 軟 體 R (R Core Team, 2013) 中 的 延 伸 套 件 arules (Hahsler, Gruen, and Hornik, 2005; Hahsler, Buchta, Gruen, and H

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1 連 鎖 輕 食 店 之 產 品 關 聯 分 析 - 以 茗 人 為 例 Association Analysis of Deli Chain Example of MingZen 摘 要 所 謂 關 聯 分 析, 就 是 從 商 店 銷 售 交 易 資 料 庫 中, 找 出 項 目 之 間 的 關 聯 性, 並 探 勘 出 在 資 料 間 具 有 相 關 性 的 隱 藏 規 則 有 趣 的 是, 商 品 之 間 組 合 的 銷 售 關 係, 往 往 可 以 改 變 人 們 的 購 買 行 為 本 研 究 中, 我 們 將 從 連 鎖 輕 食 店 茗 人 某 一 分 店 每 日 的 大 量 交 易 中 進 行 消 費 者 所 購 買 商 品 間 的 關 聯 分 析 從 關 聯 分 析 的 結 果, 可 觀 察 出, 顧 客 每 次 消 費 用 餐 時 所 食 用 不 同 餐 點 的 相 關 性, 利 用 這 些 關 聯 規 則 瞭 解 顧 客 的 消 費 行 為 所 收 集 的 數 據 顯 示 項 目 集 的 支 持 度 (support) 很 低, 進 而 影 響 所 產 生 的 規 則 支 持 度 也 很 低, 銷 售 較 大 的 組 合 規 則 信 度 (confidence) 卻 很 低 從 分 析 結 果 信 度 中 可 看 出 銷 售 仍 以 飲 料 為 主, 但 飲 料 間 相 互 關 聯 的 信 度 很 低 似 乎 沒 有 甚 麼 關 聯 規 則 有 用, 但 點 心 及 輕 食 與 飲 料 間 仍 顯 示 一 些 信 度 與 相 依 性 均 很 高 的 有 趣 規 則, 例 如 目 前 銷 售 不 是 很 高 的 南 瓜 銀 絲 捲 卻 與 一 些 飲 料 或 點 心 有 搭 配 的 關 聯, 或 許 可 作 為 促 銷 參 考, 文 中 顯 示 其 他 飲 料 點 心 或 輕 食 間 關 聯 也 可 提 供 業 者 參 考 壹 緒 論 隨 著 物 價 的 上 漲, 使 得 消 費 者 對 昂 貴 的 消 費 隨 之 怯 步, 對 於 價 格 也 開 始 斤 斤 計 較 在 這 樣 的 環 境 驅 使 下, 店 家 必 須 針 對 消 費 者 的 消 費 偏 好 而 去 改 變 商 品 的 銷 售 策 略 對 於 餐 飲 業 來 說, 為 了 增 加 消 費 者 的 購 買 意 願, 會 推 出 如 套 餐 組 合 加 購 優 惠 買 一 送 一 等 等 的 促 銷 方 案, 以 便 提 升 消 費 者 的 消 費 意 願, 來 達 到 提 高 店 家 營 業 額 的 目 的 本 研 究 以 輕 食 連 鎖 店 茗 人 某 分 店 於 2013 年 7 月 至 10 月 期 間 的 交 易 資 料 為 基 礎, 去 分 析 各 商 品 間 的 相 關 性 並 從 中 找 出 其 規 則, 來 歸 納 出 哪 些 商 品 較 得 消 費 者 喜 愛, 進 而 提 供 一 些 有 用 資 訊 供 店 家 參 考, 使 店 家 能 夠 設 計 出 增 加 消 費 者 購 買 意 願 的 銷 售 方 案, 期 望 能 對 輕 食 相 關 店 家 提 高 銷 售 策 略 的 幫 助 從 大 量 收 集 的 資 料 中 搜 尋 有 用 的 資 訊 是 資 料 探 勘 (data mining) 技 術 的 應 用 之 一 因 為 餐 飲 店 產 品 種 類 很 多, 每 日 的 交 易 量 也 大, 而 且 每 筆 交 易 僅 購 買 部 分 產 品, 如 何 從 大 量 但 稀 疏 資 料 中 發 現 有 趣 的 樣 式 (pattern), 傳 統 統 計 的 迴 歸 或 分 類 模 式 無 法 完 成 而 資 料 探 勘 中 的 關 聯 分 析 (association rules analysis) 或 頻 繁 項 目 集 探 勘 (frequent item sets mining) 針 對 此 類 數 據 發 展 出 許 多 演 算 法, 可 有 效 發 現 有 趣 的 資 料 樣 型 提 供 決 策 者 有 用 的 資 訊 本 專 題 目 的 之 一 即 練 習 關 聯 規 則 分 析 的 應 用, 將 來 可 應 用 於 職 場 相 關 的 工 作 上 首 先 以 微 軟 的 Access 設 計 一 簡 單 資 料 庫, 收 集 相 關 交 易 資 料, 將 其 處

2 理 成 可 做 關 聯 分 析 的 格 式, 再 應 用 統 計 統 計 計 算 軟 體 R (R Core Team, 2013) 中 的 延 伸 套 件 arules (Hahsler, Gruen, and Hornik, 2005; Hahsler, Buchta, Gruen, and Hornik, 2014) 的 版 本, 探 索 輕 食 餐 飲 消 費 者 購 物 選 擇 的 關 聯 規 則, 提 供 輕 食 經 營 者 管 理 上 決 策 的 參 考 分 析 流 程 中 除 了 以 傳 統 建 議 關 聯 規 則 搜 尋 外, 也 應 用 Hahsler, Buchta and Hornik (2008) 的 選 擇 性 關 聯 規 則 產 生 (Selective association rule generation) 方 法 配 合 問 題 特 性 發 覺 較 有 意 義 的 關 聯 規 則 從 傳 統 簡 易 分 析 結 果 產 生 很 多 重 複 規 則, 對 輕 食 餐 飲 有 很 多 餐 點 所 產 生 大 量 資 料 不 易 整 理, 而 從 選 擇 性 關 聯 規 則 產 生 方 法 可 得 緊 湊 的 規 則 由 於 輕 食 店 飲 料 及 餐 點 種 類 很 多, 而 且 平 均 點 餐 的 項 目 約 項, 所 以 從 數 據 顯 示 單 項 餐 點 的 平 均 點 用 率 只 有 0.02, 由 此 而 產 生 之 項 目 集 的 支 持 度 很 低, 進 而 影 響 所 產 生 的 規 則 支 持 度 也 很 低, 平 均 只 有 使 得 較 普 遍 的 點 餐 組 合 建 構 的 規 則 信 度 很 低 從 分 析 結 果 信 度 中 可 看 出 銷 售 仍 以 飲 料 為 主, 但 飲 料 間 相 互 關 聯 的 信 度 很 低 似 乎 沒 有 甚 麼 關 聯 規 則 有 用, 但 點 心 及 輕 食 與 飲 料 間 仍 顯 示 一 些 信 度 與 相 依 性 均 很 高 的 有 趣 規 則, 例 如 目 前 銷 售 不 是 很 高 的 南 瓜 銀 絲 捲 卻 與 一 些 飲 料 或 點 心 有 搭 配 的 關 聯, 或 許 可 作 為 促 銷 參 考, 文 中 列 出 的 其 他 飲 料 點 心 或 輕 食 間 關 聯 也 可 提 供 業 者 參 考 整 體 而 言, 因 為 本 文 將 所 有 飲 料 點 心 及 輕 食 混 和 做 分 析, 所 得 之 關 聯 規 則 不 易 說 明, 或 許 可 將 飲 料 點 心 及 輕 食 性 質 相 近 合 在 一 起 減 少 餐 點 數 目, 所 得 規 則 可 能 較 有 意 義 也 可 請 教 業 者 專 家 建 議 規 則 樣 型, 從 限 定 樣 型 中 分 析 出 實 用 的 關 聯 規 則 接 下 來 的 各 節 整 理 如 下 : 第 二 節 整 理 近 年 來 對 不 同 市 場 上 不 同 商 品 銷 售 的 一 些 關 聯 研 究 結 果, 並 簡 要 概 述 關 聯 分 析 技 術 的 發 展 ; 接 著 說 明 本 文 研 究 對 象 連 鎖 輕 食 店 的 數 據 資 料 來 源 及 彙 總, 並 整 理 所 應 用 來 分 析 的 方 法 及 使 用 的 程 式 ; 第 四 節 整 理 分 析 的 結 果 與 討 論 探 勘 的 關 聯 規 則 ; 最 後 是 結 論 研 究 限 制 與 進 一 步 方 向 貳 文 獻 探 討 對 於 零 售 業 來 說, 發 掘 數 據 的 關 聯 規 則, 可 以 分 析 出 消 費 者 購 買 模 式, 從 交 易 的 資 料 裡, 找 出 消 費 者 購 買 行 為 的 關 聯 性, 其 中 一 個 名 的 例 子 便 是 美 國 的 零 售 商 Walmart 分 析 了 消 費 者 的 購 買 數 據, 發 現 許 多 周 末 購 買 尿 布 的 消 費 者 也 同 時 購 買 了 啤 酒, 詳 細 調 查 下 發 現, 美 國 許 多 父 親 在 周 末 下 班 後, 到 超 市 買 尿 布 時 通 常 也 會 買 些 啤 酒, 以 便 為 周 末 觀 看 球 賽 做 準 備, 因 此 Walmart 發 現 這 個 關 聯 後, 便 將 尿 布 與 啤 酒 的 擺 設 位 置 放 得 很 近, 銷 售 量 也 就 明 顯 的 提 高 許 多 陸 浩 銘 (2002) 對 一 家 專 賣 保 健 食 品 的 傳 銷 公 司 做 了 研 究, 將 其 交 易 資 料 分 成 了 三 大 類, 未 分 類 忠 實 顧 客 群 及 游 離 顧 客 群, 在 經 過 統 計 的 交 易 資 料 庫 中 發 現 了 不 同 顧 客 群 中 各 商 品 間 關 聯 性, 例 如, 以 忠 實 顧 客 群 來 說, 發 現 他 們 購 買 純 正 靈 芝 及 七 葉 膽 茶 時 有 相 當 高 的 可 能 會 一 起 購 買 靈 芝 茶, 因 此 在 銷 售 時 便 可 事 先 準 備, 並 詢 問 顧 客 是 否 要 一 起 購 買 靈 芝 茶, 而 在 游 離 顧 客 群 來 說, 首 要 做 的 就 是 提 高 其 消 費 頻 率, 因 此 從 分 析 的 結 果 來 看, 當 顧 客 購 買 純 正 靈 芝 及 靈

3 芝 茶 時, 一 起 附 上 七 葉 膽 茶 的 作 贈 品, 或 是 將 這 三 樣 產 品 以 禮 品 的 包 裝 作 銷 售, 皆 有 助 於 提 升 顧 客 的 忠 誠 度, 進 而 提 高 購 買 頻 率 鍾 碧 姮 (2003) 以 一 家 酒 品 代 理 商 做 研 究, 對 每 一 層 級 通 路 的 銷 售 商 品 作 關 聯 分 析, 找 出 消 費 者 購 買 行 為 的 關 聯, 以 提 供 各 層 級 業 者 在 銷 售 策 略 上 做 參 考, 分 析 結 果 發 現 到, 在 二 項 商 品 組 合 上, 以 B700ML 搭 配 其 他 商 品 組 合 的 銷 售 較 多, 可 供 通 路 商 做 商 品 搭 配 銷 售 時 的 參 考, 而 在 各 層 級 通 路 上, 雖 然 關 聯 規 則 不 盡 相 同, 但 在 大 部 分 的 關 聯 規 則 皆 表 現 出 P750ML 與 S750ML 這 組 合 可 做 為 最 適 交 叉 銷 售 的 商 品 組 合 劉 宜 妝 (2002) 對 漁 業 署 1997 年 至 2001 年 的 批 發 市 場 漁 產 品 行 情 資 料 庫 的 日 行 情 資 料 做 分 析, 涵 蓋 14 個 市 場 與 42 種 魚 種, 探 討 平 均 價 及 交 易 量 間 的 關 聯, 依 各 種 不 同 關 聯 規 則 項 目, 有 16 種 資 料 角 度, 將 較 為 有 用 的 關 聯 規 則 轉 入 資 料 庫 中, 以 提 供 一 套 可 利 用 平 均 價 以 及 交 易 量 的 數 字, 來 計 算 出 平 均 價 及 交 易 量 之 區 間, 以 搜 尋 出 其 相 關 的 關 聯 規 則, 供 批 發 商 與 漁 民 作 為 批 貨 參 考 蔡 佳 純 范 慧 華 楊 志 平 及 彭 克 仲 (2007) 針 對 了 台 灣 地 區 的 果 品 批 發 市 場 交 易 行 情 資 料 做 了 資 料 探 勘, 選 擇 了 台 北 一 市 台 北 二 市 三 重 市 台 中 市 嘉 義 市 及 高 雄 市 六 個 果 品 批 發 市 場 做 為 對 象, 將 季 節 鎖 定 在 夏 冬 兩 季, 並 計 算 了 價 格 交 易 量 間 的 平 均 值 標 準 差 等 數 值, 並 設 定 最 低 支 持 度 15% 及 最 低 信 賴 度 為 85%, 接 著 設 定 了 多 項 關 聯 規 則 條 件 去 剔 除 不 需 要 的 資 料, 最 後 得 出 了 各 市 場 在 夏 冬 兩 季 主 要 的 高 頻 項 目, 以 及 可 能 具 有 關 聯 性 之 果 品, 可 供 果 農 與 批 發 商 在 供 貨 上 做 參 考 卜 耀 華 (2009) 透 過 超 市 的 銷 售 資 料 庫 中, 收 集 了 6 樣 商 品 的 銷 售 數 據, 分 別 是 棉 衣 帽 子 圍 巾 手 套 毛 巾 與 毛 毯, 先 算 出 每 樣 商 品 的 關 聯 規 則 支 持 度, 接 著 設 定 了 最 小 支 持 度 為 0.3, 將 商 品 篩 選 到 剩 棉 衣 帽 子 圍 巾 與 手 套, 接 著 再 計 算 各 商 品 的 信 任 度, 根 據 設 定 的 最 小 支 持 度 以 及 信 任 度, 得 出 了 這 幾 樣 商 品 間 的 關 聯 規 則, 並 由 此 得 出 超 市 可 將 關 聯 性 高 的 幾 樣 商 品 放 置 一 起, 或 者 是 推 出 搭 配 銷 售 方 案, 藉 由 這 些 方 式 來 提 高 銷 售 額 陳 秉 呈 (2007) 利 用 圖 書 館 的 借 閱 紀 錄 資 料 庫 做 為 研 究 來 源, 從 這 些 借 閱 紀 錄 中, 可 整 理 出 各 個 使 用 者 的 閱 讀 偏 好, 分 析 出 其 中 各 個 讀 者 借 閱 紀 錄 的 關 聯 規 則, 另 外 還 從 書 籍 為 角 度, 找 出 包 含 某 一 書 籍 的 高 頻 項 目, 綜 合 兩 種 角 度, 以 建 置 完 整 的 推 薦 系 統, 讓 圖 書 館 在 對 讀 者 書 籍 推 薦 上 有 十 分 有 用 的 資 訊 關 聯 規 則 分 析 最 初 是 由 Agrawal, Imielinski and Swami (1993) 等 學 者 提 出 的 購 物 籃 交 易 分 析 (market basket transaction analysis), 因 為 購 物 籃 交 易 中 項 目 的 數 量 通 常 很 大, 一 般 演 算 法 效 率 較 低, 故 早 期 研 究 偏 向 如 何 提 高 演 算 要 率, 其 中 較 有 名 的 方 法 如 Agrawal and Srikant (1994) 提 出 的 Apriori 方 法 及 Zaki, Parthasarathy, Ogihara and Li (1997) 提 出 的 Eclat 方 法 Goethals and Zaki (2004) 比 較 當 年 最 快 的 幾 種 方 法, 仍 以 Apriori 及 Eclat 最 佳 Borgelt (2003) 以 C 程 式

4 語 言 實 作 這 兩 種 方 法, 並 公 開 程 式 碼 讓 其 他 研 究 者 使 用 較 詳 細 的 說 明 可 以 參 考 資 料 探 勘 書 籍 (Tan, Steinbach and Kumar, 2006) 關 聯 分 析 整 理 出 的 規 則 非 常 多, 因 此 後 來 一 些 學 者 定 義 出 規 則 興 趣 量 測 (interest measures) 的 方 式, 其 中 較 有 名 的 是 Lift 量 測 (Brin, Motwani, Ullman and Tsur, 1997) 各 種 量 測 的 說 明 特 性 及 選 擇 彙 總 於 Tan, Kumar 及 Srivastava (2004) 的 文 獻 中 Hahsler and Hornik (2007) 也 提 出 新 的 機 率 興 趣 量 測 ; 同 時 Hahsler 等 (2008) 的 文 獻 也 提 出 可 以 避 免 冗 餘 規 則 的 規 則 產 生 方 法 也 有 學 者 提 出 以 圖 形 方 式 輔 助 選 擇 規 則 的 方 式 如 (Unwin, Hofmann and Bert, 2001) 及 (Hahsler and Chelluboina, 2011) 參 研 究 方 法 本 專 題 資 料 來 源 為 輕 食 連 鎖 店 茗 人 台 中 某 分 店 於 2013 年 7 月 至 10 月 期 間 的 點 單 資 料 因 為 飲 料 及 餐 點 種 類 很 多, 每 日 消 費 數 量 也 很 多, 故 先 以 MS Access 設 計 一 簡 易 資 料 庫 方 便 輸 入 數 據, 該 資 料 庫 的 設 計 綱 要 如 圖 一, 數 據 輸 入 界 面 如 圖 二 圖 一 資 料 收 集 資 料 庫 設 計 綱 要 圖 二 數 據 輸 入 介 面

5 於 此 段 期 間 該 輕 食 店 推 出 202 種 飲 料 及 餐 點, 總 共 有 筆 交 易 本 文 即 針 對 這 些 資 料 進 行 關 聯 分 析 關 聯 規 則 分 析 或 探 勘, 早 期 也 稱 為 購 物 籃 交 易 分 析, 主 要 是 以 銷 售 之 貨 品 項 目 (items) 間 是 否 有 特 別 的 關 聯, 數 據 是 以 某 項 目 於 某 交 易 中 是 否 購 買 作 為 量 測, 故 變 數 為 二 元 (binary) 數 值 首 先 須 定 義 該 問 題 的 項 目 集 合 I I = {i 1, i 2,, i n } 其 中 i k 表 示 某 件 貨 品 項 目, 上 式 中 表 示 有 n 項 貨 品, 例 如 本 問 題 有 202 種 不 同 的 飲 料 及 餐 點 交 易 資 料 則 定 義 為 集 合 T T = {t 1, t 2,, t m } 同 樣 t j 表 示 某 次 交 易,m 為 交 易 樣 本 數, 例 如 本 題 總 共 收 集 次 交 易 紀 錄 則 m=10719 每 次 交 易 購 買 的 項 目 可 能 不 只 一 件, 故 項 目 的 組 合 稱 為 項 目 集 (itemsets) 若 項 目 集 X 中 包 含 k 項 貨 品 項 目 則 亦 稱 為 k- 項 目 集 (k-itemset) 所 謂 購 物 籃 關 聯 即 探 索 交 易 中 不 同 項 目 集 中 是 否 有 相 關 性, 所 以 須 先 計 算 項 目 集 X 於 收 集 的 交 易 樣 本 中 出 現 的 頻 率, 其 量 測 的 方 式 稱 為 支 持 計 數 (support count) σ(x), 定 義 為 其 中 符 號 表 是 集 合 中 成 員 的 數 目 σ(x) = {t i X t i, t i T} 若 有 兩 不 相 交 (disjoint) 的 項 目 集 X 及 Y (X Y = ), 則 關 聯 規 則 (association rule) 意 味 著 交 易 中 若 含 X 則 也 會 有 Y, 表 示 為 X Y, 其 中 X 稱 為 前 置 項 (antecedent),y 稱 為 後 置 項 (consequent) 正 如 項 目 集 在 分 析 的 樣 本 中 出 現 頻 率 不 一, 關 聯 規 則 也 有 強 弱 之 分 可 從 該 規 則 的 支 持 度 s(x Y) 及 信 度 c(x Y) Support, Confidence, s(x Y) = c(x Y) = σ(x Y) m σ(x Y) σ(x) 來 量 測 其 中 s(x Y) 表 示 該 規 則 在 收 集 的 樣 本 中 出 現 的 頻 率,c(X Y) 表 示 包 含 X 項 目 集 的 交 易 中 Y 項 目 集 同 時 出 現 的 頻 率, 也 可 認 為 是 項 目 集 Y 對 項 目 集 X 的 條 件 機 率 本 文 的 關 聯 規 則 沿 用 一 般 常 用 後 置 項 僅 包 含 一 項 目 的 形 式 (Borgelt, 2003; Hahsler 等 2005), 即 Y 中 只 有 一 項 餐 點 關 聯 分 析 的 主 要 有 兩 步 驟, 首 先 從 交 易 樣 本 中 列 出 所 謂 的 頻 繁 項 目 集 (frequent itemset), 接 著 再 從 其 中 產 生 規 則 通 常 關 聯 分 析 的 項 目 與 交 易 資 料 均 很 大, 因 列 出 頻 繁 項 目 集 的 數 目 也 很 多, 演 算 費 時 本 文 採 用 較 有 效 率 的 Apriori 方 法 (Agrawal and Srikant, 1994), 其 詳 細 策 略 請 參 考 Tan 等 (2006) 的 文 獻 頻

6 繁 項 目 集 數 量 決 定 於 支 持 度 的 最 低 門 檻 (threshold), 若 設 得 太 低, 數 量 龐 大 計 算 費 時, 且 產 生 的 規 則 出 現 率 可 能 不 高, 缺 乏 實 用 性 ; 若 設 的 過 高, 雖 產 生 的 規 則 有 時 信 度 低, 對 結 果 顯 著 性 不 強 多 半 的 關 聯 分 析 中 均 會 產 生 大 量 的 規 則, 因 此 關 聯 分 析 中 另 一 重 要 的 工 作 是 如 何 從 眾 多 的 規 則 中 搜 尋 出 有 效 的 結 果 Tan 等 (2006) 提 出 兩 種 方 式, 一 是 從 客 觀 興 趣 量 測 (objective interesting measures) 來 篩 選, 另 一 方 式 是 以 較 主 觀 方 式 配 合 視 覺 規 則 樣 型 及 專 家 知 識 來 協 助 規 納 出 實 用 的 規 則 本 專 題 應 用 (Hahsler and Chelluboina, 2013) 的 規 則 散 佈 圖 確 認 規 則 範 圍, 並 以 較 常 使 用 的 興 趣 量 測 Lift ( 規 則 前 置 項 與 後 置 項 的 相 關 性 (dependence)) 作 為 規 則 篩 選 準 則 Lift = c(a B) s(b) 本 文 分 析 的 計 算 應 用 統 計 計 算 軟 體 R (R Core Team, 2013) 中 的 延 伸 套 件 arules (Hahsler 等, 2005; Hahsler 等, 2014), 版 本 為 1.1-1, 及 延 伸 套 件 arulesviz (Hahsler and Chelluboina, 2013), 版 本 為 肆 分 析 結 果 與 討 論 此 家 輕 食 店 餐 點 分 為 飲 料 點 心 及 輕 食, 主 要 分 為 五 大 類, 其 中 冰 爆 茶 燒 與 森 林 為 飲 料, 點 心 櫃 與 廚 房 分 別 為 點 心 及 輕 食, 五 大 類 下 有 22 次 類 別, 其 下 為 飲 料 及 餐 點 共 202 項 點 餐 數 據 總 共 收 集 筆, 各 筆 點 單 最 少 點 一 項, 最 多 點 23 項, 點 單 項 目 分 佈 摘 要 如 表 一 中 位 數 為 4 項, 平 均 來 說 大 約 也 是 點 4 項 ; 點 餐 項 目 最 多 ( 眾 數 ) 為 兩 項 ( 約 占 23%) 以 金 額 來 看 其 各 次 點 單 小 計 分 佈 摘 要 如 表 二 及 圖 三, 平 均 約 為 250 元, 最 多 點 單 金 額 約 150 元 表 一 點 單 項 目 數 量 分 佈 摘 要 Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 表 二 各 次 點 單 金 額 小 計 分 佈 摘 要 Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max NT$30 NT$140 NT$205 NT$250 NT$320 NT$1,640

7 點 單 頻 率 單 次 點 單 小 計 圖 三 單 次 點 單 小 計 分 佈 摘 要 餐 點 項 目 點 用 頻 率 分 佈 摘 要 參 考 表 三, 平 均 點 用 率 約 為 2%, 最 大 約 為 15%, 最 少 約 為 0.07% 點 用 率 最 多 的 10 項 列 於 表 四, 其 中 6 項 為 飲 料,4 項 為 點 心 點 用 率 最 少 的 10 項 列 於 表 五, 其 中 飲 料 占 9 項, 僅 一 項 點 心 少 被 點 用 表 三 項 目 點 用 率 分 佈 摘 要 Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 表 四 點 用 頻 率 最 多 之 前 10 項 餐 點 茉 香 綠 茶 ( 小 ) 紅 茶 ( 小 ) 茉 香 綠 茶 ( 中 ) 紅 茶 ( 中 ) 沙 茶 豆 乾 珍 珠 奶 茶 ( 小 ) 脆 皮 豆 腐 五 香 米 血 珍 珠 奶 茶 ( 中 ) 台 式 蘿 蔔 糕 表 五 點 用 頻 率 最 少 之 10 項 餐 點 三 花 減 脂 茶 炭 培 烏 龍 茶 桂 花 綠 茶 紫 米 雜 糧 粥 ( 熱 ) 文 山 綠 茶 冰 熱 日 本 抹 茶 ( 中 ) 冰 熱 焦 糖 奶 茶 ( 中 ) 普 菊 茶 葡 萄 柚 冰 沙 萃 取 麥 苗 汁 由 數 據 的 敘 述 性 統 計 點 餐 最 多 點 用 項 目 為 兩 項, 而 項 目 點 用 率 的 中 位 數 約 為 0.012, 平 均 數 約 為 0.02, 故 在 關 聯 分 析 前 先 以 支 持 度 = 建 構 可 能 的 項 目 集, 總 共 組 合 了 項 項 目 集, 其 項 目 數 目 組 合 分 佈 摘 要 如 表 六, 最 少 一 項, 最 多 10 項, 中 位 數 為 4 項, 平 均 數 約 為 4.4 項, 與 原 點 餐 數 據 統 計 相 似 ( 參 考 表 一 ) 可 能 項 目 集 中 各 項 目 集 的 支 持 度 分 佈 摘 要 列 於 表 七, 幾 乎 均 小 於 0.001, 可 推 測 可 信 度 高 的 關 聯 規 則 多 數 為 稀 少 項 目 集 ( 不 常 發 生 ) 之 情 況

8 表 六 項 目 集 項 目 組 合 分 佈 摘 要 ( 共 項 ) Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 表 七 可 能 項 目 集 支 持 度 分 佈 摘 要 Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 挖 掘 有 趣 的 關 聯 規 則 前 先 探 索 可 能 關 聯 規 則 的 分 布, 才 能 縮 小 範 圍 探 索 相 關 規 則 首 先 找 出 最 多 可 能 的 關 聯 規 則, 以 支 持 度 = 及 信 度 =0.002 建 構 出 項 規 則, 其 中 最 多 關 聯 規 則 為 3 項 (lhs=2, rhs=1), 表 示 點 某 2 項 餐 點 可 能 同 時 點 另 外 一 項 餐 點 的 規 則 最 多 至 於 可 能 關 聯 規 則 之 可 信 度 分 佈 摘 要 請 參 考 表 九, 超 過 一 半 為 1 瞭 解 如 此 眾 多 規 則 支 持 度 與 信 度 散 佈 有 助 於 進 一 步 規 則 的 整 理 圖 四 及 圖 五 即 為 規 則 散 佈 圖 及 two-key 圖 (Unwin 等, 2001), 圖 五 中 order 表 示 點 餐 的 項 目, 從 圖 中 明 顯 可 看 出 支 持 度 高 的 項 目 集 規 則 少 且 信 度 低, 同 時 項 目 集 組 合 數 也 低, 反 之 信 度 高 的 規 則 多 集 中 於 支 持 度 低 的 區 域 以 下 將 規 則 整 理 成 三 個 區 域, 支 持 度 <= < 支 持 度 <= 及 支 持 度 > 0.005, 分 別 探 討 其 間 的 規 則 表 八 規 則 數 目 依 長 度 整 理 ( 支 持 度 =0.0002, 信 度 =0.002, 共 項 ) 表 九 關 聯 規 則 信 度 分 佈 摘 要 Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 圖 四 規 則 支 持 度 與 信 度 散 佈 圖

9 圖 五 規 則 項 目 分 佈 圖 在 支 持 度 <= 的 區 間 內 有 條 規 則, 占 規 則 中 的 97%, 平 均 信 度 有 0.7 因 為 規 則 很 多, 但 重 複 出 現 的 規 則 也 很 多, 所 以 我 們 沒 有 列 在 本 文 中 例 如 前 9 項 規 則 其 實 可 表 示 為 一 項, 支 持 度 跟 信 度 以 及 lift 均 相 同 而 且 他 們 後 置 項 也 相 同, 可 歸 納 為 相 同 規 則, 因 此 傳 統 規 則 方 式 對 大 量 重 複 規 則 處 理 不 適 合, 故 本 專 題 也 應 用 Hahsler 等 (2008) 所 提 出 之 選 擇 性 關 聯 規 則 產 生 方 法 可 以 避 免 許 多 冗 餘 的 規 則 此 法 首 先 以 與 前 述 相 同 之 最 低 支 持 度 = 建 構 封 閉 頻 繁 項 目 集 (closed frequent itemsets), 共 有 項 構 封 閉 頻 繁 項 目 集, 只 有 原 來 (59801 項 ) 的 , 其 項 目 集 項 目 組 合 分 佈 摘 要 則 列 於 表 十 表 十 封 閉 項 目 集 項 目 組 合 分 佈 摘 要 ( 共 項 ) Min 1stQr Median Mean 3rd Qr Max 以 此 組 封 閉 頻 繁 項 目 集 及 設 定 信 度 =0.002 則 可 建 構 條 規 則, 減 少 為 原 規 則 數 目 ( 條 ) 的 若 同 樣 取 支 持 度 <= 區 間 的 規 則 有 約 占 所 有 規 則 的 91%, 平 均 信 度 只 有 以 Lift 為 規 則 有 趣 的 量 測, 摘 錄 前 20 規 則 排 序 如 下 lhs rhs support confidence lift 1 { 波 菜 水 餃, 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 ), 營 養 全 餐 } => { 花 果 茶 } { 火 腿 蛋 吐 司, 花 生 厚 片,

10 桂 圓 紅 棗 茶 } => { 韓 國 香 柚 茶 } { 紅 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 桂 圓 紅 棗 茶 } => { 菊 花 茶 } { 沙 茶 豆 乾, 南 瓜 銀 絲 捲, 紅 茶 綠 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 香 菇 雞 湯 細 粉, 鹽 酥 甜 不 辣 } => { 薏 仁 紅 豆 湯 } { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 綠 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 ), 蜂 蜜 綠 茶 ( 小 )} => { 冰 熱 日 本 抹 茶 ( 小 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 珍 菇 豆 腐 皮, 紅 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 冰 熱 日 本 抹 茶 ( 小 )} { 金 香 奶 茶 ( 中 ), 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 綠 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 冰 熱 日 本 抹 茶 ( 小 )} { 火 腿 蛋 吐 司, 杏 仁 奶 茶 ( 中 ), 法 國 土 司, 脆 皮 豆 腐, 薯 條 } => { 葡 萄 柚 汁 ( 中 )} { 私 房 醡 醬 麵, 乳 酸 綠 茶 ( 中 ), 法 國 土 司, 花 生 厚 片, 紅 油 炒 手, 麥 克 雞 塊, 薯 條 } => { 日 本 抹 茶 冰 沙 } { 日 本 抹 茶 冰 沙, 珍 珠 奶 茶 ( 小 )} => { 香 草 奶 昔 冰 沙 } { 芋 絲 糕, 脆 皮 豆 腐, 梅 干 菜 飯 } => { 洛 神 花 茶 } { 桂 圓 紅 棗 茶, 蘿 蔔 糕 炒 蛋 } => { 菊 花 茶 } { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 梅 子 綠 茶 ( 小 ), 麥 克 雞 塊 } => { 冰 熱 咖 啡 ( 中 )} { 五 香 米 血, 台 式 蘿 蔔 糕, 芋 絲 糕, 南 瓜 銀 絲 捲, 胡 麻 拌 海 帶 } => { 草 莓 冰 沙 } { 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 紅 糟 排 骨 飯, 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 ), 酸 菜 鴨 細 粉,

11 德 國 香 腸, 蘿 蔔 糕 炒 蛋 } => { 草 莓 冰 沙 } { 金 香 奶 茶 ( 中 ), 脆 皮 豆 腐, 薯 條, 雞 米 花 } => { 奶 茶 ( 中 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 香 草 奶 昔 冰 沙 } => { 日 本 抹 茶 冰 沙 } { 沙 茶 豆 乾, 燒 肉 蛋 吐 司, 鹽 酥 甜 不 辣 } => { 薏 仁 紅 豆 湯 } { 地 瓜 條, 鮮 蝦 雲 吞 麵 } => { 冰 熱 可 可 亞 ( 中 )} { 乳 酸 綠 茶 ( 中 ), 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 )} => { 草 莓 冰 沙 } 所 得 結 果 緊 湊 許 多, 列 出 的 20 項 規 則 中, 可 提 供 更 多 資 訊 < 支 持 度 <= 區 間 所 含 的 之 規 則 有 7381 項 規 則, 占 所 有 規 則 之 0.08, 平 均 信 度 剩 下 0.13, 若 以 Lift 興 趣 量 測 做 篩 選, 所 列 出 的 20 項 中 有 9 項 的 信 度 低 於 0.5, 適 用 性 較 低, 若 改 為 以 信 度 來 篩 選, 所 得 之 前 20 項 關 聯 規 則 為 lhs rhs support confidence lift 1 { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 小 ), 檸 檬 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 中 )} { 紅 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 檸 檬 綠 茶 ( 中 )} => { 珍 珠 奶 茶 ( 中 )} { 花 生 厚 片, 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 小 )} { 火 腿 蛋 吐 司, 沙 茶 豆 乾, 珍 珠 奶 茶 ( 小 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 清 心 素 魚, 蜂 蜜 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 糟 排 骨 飯 } { 火 腿 蛋 吐 司, 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 梅 干 菜 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} { 火 腿 蛋 吐 司, 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 珍 珠 奶 茶 ( 中 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 金 香 奶 茶 ( 中 ), 檸 檬 綠 茶 ( 中 )} => { 珍 珠 奶 茶 ( 中 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 中 ), 檸 檬 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 小 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 小 ), 梅 干 菜 飯 } => { 紅 茶 ( 中 )} { 花 生 厚 片, 珍 珠 奶 茶 ( 中 ),

12 紅 茶 ( 小 )} => { 紅 茶 ( 中 )} { 火 腿 蛋 吐 司, 沙 茶 豆 乾, 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 五 香 米 血, 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 脆 皮 豆 腐 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 胚 芽 奶 茶 ( 小 )( 熱 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 )} => { 紅 茶 ( 小 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 蜂 蜜 綠 茶 ( 中 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 紅 糟 排 骨 飯, 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 中 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 紅 茶 ( 中 ), 紅 糟 排 骨 飯 } => { 茉 香 綠 茶 ( 中 )} { 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 梅 干 菜 飯 } => { 紅 茶 ( 中 )} { 火 腿 蛋 吐 司, 牛 肉 麵 } => { 薯 條 } { 金 香 奶 茶 ( 中 ), 珍 珠 奶 茶 ( 中 ), 紅 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 小 )} 所 列 出 之 規 則 雖 然 Lift 較 低, 但 也 都 大 於 4 以 上, 規 則 前 置 項 與 後 置 項 的 相 關 性 還 算 高, 所 顯 示 的 結 果 應 較 適 用 若 取 支 持 度 > 的 區 間 只 有 423 條 規 則, 雖 然 支 持 度 稍 高, 但 平 均 信 度 為 0.12, 平 均 Lift 為 1.41, 以 信 度 來 篩 選, 所 得 之 前 20 項 關 聯 規 則 為 lhs rhs support confidence lift 1 { 五 香 米 血, 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 沙 茶 豆 乾 } { 五 香 米 血 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 紅 茶 ( 中 ), 茉 香 綠 茶 ( 小 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 中 )} { 紅 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 沙 茶 豆 乾, 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 五 香 米 血 } { 珍 菇 豆 腐 皮 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 烏 龍 鳳 爪 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 火 腿 蛋 } => { 紅 茶 ( 小 )} { 碳 培 烏 龍 ( 中 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 中 )}

13 10 { 紅 糟 排 骨 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} { 清 新 麵 ( 乾 )} => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 檸 檬 雞 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} { 蒜 香 毛 豆 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 胡 麻 拌 海 帶 } => { 沙 茶 豆 乾 } { 沙 茶 豆 乾 } => { 五 香 米 血 } { 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 中 )} { 茉 香 綠 茶 ( 小 ), 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 茶 ( 小 )} { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 紅 茶 ( 小 )} { 花 生 厚 片 } => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )} 從 上 述 整 理 的 關 聯 規 則 可 發 現 就 輕 食 餐 飲 店 餐 點 數 目 多, 支 持 度 普 遍 低, 若 提 高 支 持 度 的 門 檻 值, 則 所 得 之 信 度 低 ( 甚 至 低 於 0.5), 且 所 篩 選 出 的 規 則 類 似 一 般 常 識 性 規 則, 沒 有 特 殊 性 而 高 可 信 度 及 高 相 關 性 的 規 則 則 須 從 支 持 度 較 低 或 稀 少 項 目 集 中 搜 尋, 所 得 之 結 果 較 特 殊 例 如 在 支 持 度 <= 的 區 間 有 一 組 規 則 { 火 腿 蛋 吐 司, 花 生 厚 片, 桂 圓 紅 棗 茶 } => { 韓 國 香 柚 茶 }, 其 信 度 為 1,Lift 也 有 412.3, 看 似 有 趣, 但 其 支 持 度 卻 只 有 約 0.03%, 也 就 是 說 在 的 交 易 樣 本 中 只 發 生 約 3 次, 其 適 用 性 尚 須 業 者 專 家 檢 視 之 在 < 支 持 度 <= 的 區 間 中, 有 些 規 則 組 合 的 信 度 及 Lift 也 蠻 高, 例 如 { 清 心 素 魚, 蜂 蜜 綠 茶 ( 中 )} => { 紅 糟 排 骨 飯 } { 火 腿 蛋 吐 司, 珍 珠 奶 茶 ( 小 ), 梅 干 菜 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )}, 此 兩 項 餐 點 與 飲 料 的 搭 配 較 特 殊, 雖 然 其 支 持 度 仍 約 0.1%, 並 不 高, 但 可 供 業 者 參 考, 搭 配 類 似 的 促 銷 方 案 吸 引 消 費 者 從 支 持 度 > 的 區 間 的 規 則 顯 示 與 產 品 普 及 程 度 相 似, 例 如 { 五 香 米 血 } 與 { 沙 茶 豆 乾 } 均 為 點 用 率 高 的 點 心, 規 則 中 也 出 現, 像 是 { 五 香 米 血, 茉 香 綠 茶 ( 中 )} => { 沙 茶 豆 乾 }, 甚 至 { 五 香 米 血 } => { 沙 茶 豆 乾 } 其 他 紅 茶, 茉 香 綠 茶 是 最 常 出 現 的 飲 料 搭 配, 飲 料 與 點 心 則 有 { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 紅 茶 ( 小 )} 與 { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )}; 飲 料 與 主 餐 則 有 { 紅 糟 排 骨 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} 及 { 檸 檬 雞 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} 雖 然 這 些 餐 點 組 合 的 支 持 度 較 高 且 Lift 適 中, 但 信 度 均 小 於 0.5, 如 何 應 用 這 些 結 果 尚 須 進 一 步 探 索 伍 結 論 目 前 餐 飲 市 場 隨 著 飲 料 的 普 及, 連 鎖 性 的 輕 食 店 也 越 來 越 多 通 常 店 內 提 供 多 種 飲 料 外, 也 供 給 點 心, 甚 至 簡 易 主 餐 多 種 餐 點 使 得 消 費 者 點 餐 組 合 形 式 很 多, 行 銷 上 增 加 複 雜 性 本 文 及 希 望 使 用 關 聯 分 析 方 法 從 眾 多 消 費 資 料 中 探 勘 出 餐 點 中 有 關 聯 的 組 合, 以 便 提 供 業 者 於 管 理 及 銷 售 參 考

14 由 於 輕 食 店 飲 料 及 餐 點 種 類 很 多, 而 且 平 均 點 餐 的 項 目 約 項, 所 以 從 數 據 顯 示 單 項 餐 點 的 平 均 點 用 率 只 有 0.02, 由 此 而 產 生 之 項 目 集 的 支 持 度 很 低, 進 而 影 響 所 產 生 的 規 則 支 持 度 也 很 低, 平 均 只 有 使 得 較 普 遍 的 點 餐 組 合 建 構 的 規 則 信 度 很 低 從 分 析 結 果 信 度 中 可 看 出 銷 售 仍 以 飲 料 為 主, 但 飲 料 間 相 互 關 聯 的 信 度 很 低 似 乎 沒 有 甚 麼 關 聯 規 則 有 用, 但 點 心 及 輕 食 與 飲 料 間 仍 顯 示 一 些 信 度 與 相 依 性 均 很 高 的 有 趣 規 則 列 如 紅 茶, 茉 香 綠 茶 是 最 常 出 現 的 飲 料 搭 配, 飲 料 與 點 心 則 有 { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 紅 茶 ( 小 )} 與 { 火 腿 蛋 吐 司 } => { 茉 香 綠 茶 ( 小 )}; 飲 料 與 主 餐 則 有 { 紅 糟 排 骨 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} 及 { 檸 檬 雞 飯 } => { 紅 茶 ( 小 )} 點 用 率 高 的 { 五 香 米 血 } 與 { 沙 茶 豆 乾 } 也 出 現 於 關 聯 中 顯 示 消 費 者 喜 歡 兩 者 一 起 品 嘗 較 特 殊 的 是 目 前 銷 售 不 是 很 高 的 南 瓜 銀 絲 捲 卻 與 一 些 飲 料 或 點 心 有 搭 配 的 關 聯, 或 許 可 作 為 促 銷 參 考 本 文 只 是 初 步 的 探 討, 僅 以 Lift 做 為 興 趣 性 量 測, 接 著 可 以 嘗 試 以 其 他 較 新 進 之 量 測 訪 法 如 (Hahsler and Hornik, 2007) 或 (Kenett and Salini,2008) 的 定 義 作 為 篩 選 方 法 同 時 為 方 便 將 所 有 餐 點 均 看 成 獨 立 商 品, 故 所 得 關 聯 規 則 不 盡 理 想, 若 進 一 步 請 教 業 者 專 家 的 知 識, 先 定 義 並 限 制 規 則 類 型, 應 該 可 以 得 到 實 用 且 易 於 解 說 的 規 則 柒 參 考 文 獻 卜 耀 華,2009, 關 聯 規 則 挖 掘 技 術 在 零 售 業 中 的 應 用, 商 業 現 代 化, 第 571 期, p 陸 浩 銘,200, 顧 客 關 係 管 理 系 統 應 用 - 以 商 品 零 售 業 為 例, 義 守 大 學 工 業 管 理 學 系 碩 士 論 文 陳 秉 呈,2007, 利 用 關 聯 規 則 發 掘 書 籍 最 適 性 借 閱 之 推 薦 策 略, 電 子 商 務 學 報, 第 九 卷, 第 三 期,p 劉 宜 妝,2002, 資 料 採 礦 之 應 用 研 究 台 灣 地 區 漁 市 場 行 情 資 料 庫 之 關 聯 法 則 分 析, 國 立 中 興 大 學 行 銷 學 系 碩 士 論 文 蔡 佳 純 范 慧 華 楊 志 平 及 彭 克 仲,2007, 應 用 關 聯 規 則 探 勘 台 灣 地 區 果 品 批 發 市 場 行 情 資 料 庫 之 研 究, 中 華 農 學 會 報, 第 八 卷, 第 六 期,p 鍾 碧 姮,2003, 資 料 探 勘 應 用 於 銀 行 業 信 用 卡 持 卡 者 帳 戶 區 隔 與 零 售 業 酒 品 交 叉 銷 售 之 探 勘 研 究, 銘 傳 大 學 管 理 科 學 研 究 所 碩 士 論 文 Agrawal R., T. Imielinski, and A. Swami (1993) Mining association rules between sets of items in large databases. In Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pages , Washington D.C. Agrawal, A. and R. Srikant (1994) Fast Algorithms for Mining Association Rules. Proc. 20th Int. Conf. on Very Large Databases (VLDB 1994, Santiago de Chile), Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, USA 1994 Borgelt, C. (2003) Efficient Implementations of Apriori and Eclat. Workshop of Frequent Item Set Mining Implementations (FIMI 2003, Melbourne, FL, USA).

15 Brin S., R. Motwani, J.D. Ullman and S. Tsur (1997). Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data. In SIGMOD 1997, Proceedings ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp Tucson, Arizona, USA. Goethals, B. and M.J. Zaki (2004). Advances in Frequent Itemset Mining Implementations: Report on FIMI 03. SIGKDD Explorations, 6(1), Hahsler, M., B. Gruen and K. Hornik (2005), arules - A Computational Environment for Mining Association Rules and Frequent Item Sets. Journal of Statistical Software 14/15. URL: Hahsler, M., C. Buchta and K. Hornik (2008). Selective association rule generation. Computational Statistics, 23(2): Hahsler, M., C. Buchta, B. Gruen and K. Hornik (2014). arules: Mining Association Rules and Frequent Itemsets. R package version Hahsler M. and S. Chelluboina (2011). Visualizing association rules in hierarchical groups. In 42nd Symposium on the Interface: Statistical, Machine Learning, and Visualization lgorithms (Interface 2011). The Interface Foundation of North America. Hahsler M. and S. Chelluboina (2013). arulesviz: Visualizing Association Rules and Frequent Itemsets. R package version Hahsler, M. and K. Hornik (2007). New probabilistic interest measures for association rules. Intelligent Data Analysis, 11(5): p Kenett, R and S. Salini (2008). Relative Linkage Disequilibrium: A New measure for association rules. In 8th Industrial Conference on Data Mining ICDM 2008 July 16 18, 2008, Leipzig/Germany, p R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL Tan, Pang-Ning, V. Kumar, and J. Srivastava (2004). Selecting the right objective measure for association analysis. Information Systems, 29(4): p Tan, Pang-Ning, M. Steinbach and V. Kumar (2006) Introduction to Data Mining. Addison Wesley Unwin, A., H. Hofmann and K. Bernt (2001). The TwoKey Plot for Multiple Association Rules Control. In PKDD '01: Proceedings of the 5th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, pp Springer-Verlag. Zaki, M.J., S. Parthasarathy, M. Ogihara and W. Li (1997). New Algorithms for Fast Discovery of Association Rules.Technical Report 651, Computer Science Department, University of Rochester, Rochester, NY