[发明专利]用关联分析研究广告的销售效果的方法和系统

说明书

本发明涉及数据采掘的方法和系统，更具体来说，涉及用关联分析得出关于广告和促销对购物篮(market baskets)中的产品动力(product dynamic)的效果的结论的方法和系统。

数据采掘是一项用来在数据中发现模式和关系的著名技术。数据采掘对数据应用高级统计分析和模拟技术，以寻找有用的模式和关系。找出的模式和关系在许多商业应用中用于指导商业行动，作出有助于规划将来商业行动的预测。

其中有一种数据采掘叫“关联分析”，通常称为“购物篮分析”。关联分析解释以”关联规则“或“密切关系”为形式的模式。产品A与B之间的关联关系可以用符号表达为A→B，翻译成语言就是：“每当产品A在购物篮中，产品B也倾向在该购物篮中。”这是“市场动力(market dynamics)”的一个例子，即一种产品的购买对另一种产品的影响。

在数据采掘的民间传说中，有一个最为人们津津乐道的能阐示产品动力故事，是声称发现啤酒和纸尿巾经常在购物筐中一起出现。这个故事中给出的解释是，当做爸爸的受命去购买纸尿巾时，他们经常购买半打钟爱的啤酒作为自我犒赏。用以上讨论的关联规则，这个例子能表达为“纸尿巾→啤酒”，翻译过来就是，每当纸尿巾出现在购物筐中，啤酒也倾向于在该购物筐中出现。

历史上有许多措施被用来总结特定关联规则的重要性。在购物篮分析的背景中，这些措施是针对所考虑的所有购物篮而盘算出来的。规则“A→B”的“可信度”是篮子中若有A则也将有B的概率。规则的“支持”是该规则在所有交易集合中发生的频率。规则的“提升”是对前提A的预测力的度量。提升是购物篮中出现A时B的概率与事先不知道购物篮中有其它品种时B的概率相比较的倍数。

为了解释的目的，考察下列的例子：表1表示代表某日一个小商店中购物篮的10个典型交易。从表中的数据可见，在有些购物篮中，纸尿巾和啤酒一起出现，于是我们可以得出这样的结论，即当交易含有纸尿巾时，该交易倾向于也含有啤酒。纸尿巾出现在6个交易(1、3、4、8、9和10)中，啤酒与纸尿巾一起出现在其中的4个交易(1、3、9和10)中。因此，规则“纸尿巾→啤酒”的可信度是4/6=67％。另外，啤酒与纸尿巾一起出现在10次交易的4个交易中。这就产生对该规则的支持的值4/10=40％。最后，啤酒出现在10次交易的5次交易中，而它由出现在6次包含纸尿巾的交易的其中4次交易中。这意味着，如果随机抽取一个篮子，事先没有关于交易的任何信息，则发现啤酒的机会有5/10=50％。然而，如果我们利用事先具有的知识，即如果篮子中含有纸尿巾，则它很可能也含有啤酒，那么，如果我们只从已知含有纸尿巾的篮子中抽取，则发现啤酒的希望就提高，就是说，发现啤酒的机会有4/6=67％。所以，规则“纸尿巾→啤酒”的提升是4/6=67％。