度，提升购物篮所占销售额比例，运样一来也方便零售企业聚焦高价 值商品。
[0054] W下将对本发明所提供的一种购物篮分析方法进行详细说明。
[0055] 请参阅图1，为本发明一实施方式中购物篮分析方法流程图。
[0056] 在步骤S11中，从零售企业数据库中读取交易数据。
[0057] 在本实施方式中，所述交易数据包括交易号、商品名称W及销售额，其中，当收银 员为顾客进行结算时，企业的销售系统会自动产生一个交易号，本方案把运个交易号作为 交易记录的唯一标识，商品名称表示顾客购买商品的名称，销售额表示商品在此笔交易中 对应的销售额。
[0058] 在步骤S12中，对所述交易数据按交易号进行分组聚集W及对商品名称进行编码。
[0059] 在本实施方式中，所述对所述交易数据按交易号进行分组聚集W及对商品名称进 行编码的步骤S12具体包括：
[0060] 根据所述交易号对所述交易数据进行分组，其中，每条交易记录形成如T=[TID, < il，i2 . . .，in> ]的形式，其中T为一次交易，TID为交易号，in为某个商品，< il，i2 . . .，in> 为此次交易中购买的商品集合；
[0061] 对所述交易数据中的所有商品名称按数字从1开始从小到大依次进行编码。
[0062] 在本实施方式中，零售企业数据库中的原始交易数据的每行为一个商品的交易记 录，本方案进行购物篮分析的对象是W交易号为标识的一次交易，所W需要根据交易号对 交易数据进行分组。在本实施方式中，从零售企业数据库中读取的交易数据的商品名称和 商品父类名称都是中文的，为了方便后面的分析，本方案需要对交易数据中的所有商品名 称进行编码。在本实施方式中，零售企业提供的商品层次结构树需要知道每个商品所属的 父类信息，比如苹果、梨子、香蕉、葡萄运类商品都是属于水果一类，所水果"就是苹果、 梨子、香蕉、葡萄运类商品的商品父类名称，又比如，牛肉、猪肉运类商品都是属于畜肉运一 类，所畜呀'就是牛肉、猪肉运类商品的商品父类名称。
[0063] 在步骤S13中，利用所述分组聚集和所述编码并通过迭代方式产生购物篮候选集 Cko
[0064] 在本实施方式中，所述利用所述分组聚集和所述编码并通过迭代方式产生购物篮 候选集Ck的步骤S13具体包括：
[0065] 输入含有化-1)个商品的购物篮集合Lk-iW及输入所有商品的层次结构树化ee，其 中，k为整数且不小于2;
[0066] 对任意两个购物篮A，BeLk-i，令A= {日1，日2,. . .，ak-i}，B= {bi，b2, . . .，bk-i}，如果aj = bj(j = l，2, . . .，k-2)，则根据所有商品的层次结构树化ee找出ak-i和bk-i的父类，并检查 各自的父类是否相等，若不相等，则将购物篮A，B的并集AUB添加到所述购物篮候选集Ck 中，重复本步骤直到遍历所述购物篮集合Lk-i中所有的购物篮；
[0067] 输出含有k个商品的购物篮候选集Ck。
[0068] 在本实施方式中，通过迭代产生购物篮，其中含有1个商品的购物篮是通过扫描数 据集得到的所有商品的集合，含有k化含2)个商品的购物篮由含有化-1)个商品的购物篮生 成。在本实施方式中，当k=l时，输入为数据采集模块得到的数据集。在本实施方式中，当k =1时，Ck为扫描输入数据集得到的所有商品的集合。
[0069] 在步骤S14中，对含有k个商品的购物篮候选集Ck进行评估，得到含有k个商品的购 物篮频繁集Lk。
[0070] 在本实施方式中，所述对含有k个商品的购物篮候选集Ck进行评估，得到含有k个 商品的购物篮频繁集Lk的步骤S14具体包括：
[0071] 对任意一个购物篮BeCk，计算该购物篮B的支持运
其中支持度Ρβ=Στε Df(T，B，w)，当Β中存在任意W个商品集
且I鑑Y咐，^1'，8，巧）=1，否则 为0;
[0072] 计算该购物篮B的销售额占比
，其中Sb=It却f(T，B，w)*s(T)，函数S (T)为T对应的销售额，Sd为所有商品销售额之和；
[0073] 如果Pb大于用户设定的最小支持度阔值，并且Rb大于用户设定的最小销售额占比 阔值，则将购物篮B加入到Lk中。
[0074] 本发明所提供的一种购物篮分析方法，根据零售业的交易数据，结合支持度和销 售额的阔值产生一些购物篮，使得其中的商品都来自不同父类。本发明可W找出重要而且 有价值的购物篮，从零售记录中分析出顾客经常同时购买的商品的组合，能极大提高商品 交易数据的应用价值，从而有利于商品的促销、摆架、物流等，同时在购物篮的评估方法中， 通过加入销售额的维度，提升购物篮所占销售额比例，运样一来也方便零售企业聚焦高价 值商品。
[0075] 本发明【具体实施方式】还提供一种购物篮分析系统10,主要包括：
[0076] 数据采集模块11，用于从零售企业数据库中读取交易数据；
[0077] 数据预处理模块12,用于对所述交易数据按交易号进行分组聚集W及对商品名称 进行编码；
[0078] 购物篮生成模块13,用于利用所述分组聚集和所述编码并通过迭代方式产生购物 篮候选集Ck;W及
[0079] 购物篮评估模块14,用于对含有k个商品的购物篮候选集Ck进行评估，得到含有k 个商品的购物篮频繁集Lk。
[0080] 本发明所提供的一种购物篮分析系统10,根据零售业的交易数据，结合支持度和 销售额的阔值产生一些购物篮，使得其中的商品都来自不同父类。本发明可W找出重要而 且有价值的购物篮，从零售记录中分析出顾客经常同时购买的商品的组合，能极大提高商 品交易数据的应用价值，从而有利于商品的促销、摆架、物流等，同时在购物篮的评估方法 中，通过加入销售额的维度，提升购物篮所占销售额比例，运样一来也方便零售企业聚焦高 价值商品。
[0081] 请参阅图2,所示为本发明一实施方式中购物篮分析系统10的结构示意图。在本 实施方式中，购物篮分析系统10包括数据采集模块11、数据预处理模块12、购物篮生成模块 13 W及购物篮评估模块14。
[0082] 数据采集模块11，用于从零售企业数据库中读取交易数据。
[0083] 在本实施方式中，所述交易数据包括交易号、商品名称W及销售额，其中，当收银 员为顾客进行结算时，企业的销售系统会自动产生一个交易号，本方案把运个交易号作为 交易记录的唯一标识，商品名称表示顾客购买商品的名称，销售额表示商品在此笔交易中 对应的销售额。
[0084] 数据预处理模块12,用于对所述交易数据按交易号进行分组聚集W及对商品名称 进行编码。
[0085] 在本实施方式中，数据预处理模块12具体包括分组子模块121和编码子模块122， 如图3所示。
[0086] 请参阅图3,所示为本发明一实施方式中图2所示数据预处理模块12的内部结构示 意图。
[0087] 分组子模块121，用于根据所述交易号对所述交易数据进行分组，其中，每条交易 记录形成如T=[TID，<il，i2. . .，in>]的形式，其中T为一次交易，TID为交易号，in为某个 商品，. .，in>为此次交易中购买的商品集合。
[0088] 编码子模块122,用于对所述交易数据中的所有商品名称按数字从1开始从小到大 依次进行编码。
[0089] 在本实施方式中，零售企业数据库中的原始交易数据的每行为一个商品的交易记 录，本方案进行购物篮分析的对象是W交易号为标识的一次交易，所W需要根据交易号对 交易数据进行分组。在本实施方式中，从零售企业数据库中读取的交易数据的商品名称和 商品父类名称都是中文的，为了方便后面的分析，本方案需要对交易数据中的所有商品名 称进行编码。在本实施方式中，零售企业提供的商品层次结构树需要知道每个商品所属的 父类信息，比如苹果、梨子、香蕉、葡萄运类商品都是属于水果一类，所水果"就是苹果、 梨子、香蕉、葡萄运类商品的商品父类名称，又比如，牛肉、猪肉运类商品都是属于畜肉运 一类，所畜肉"就是牛肉、猪肉运类商品的商品父类名称。
[0090] 请继续参阅图2,购物篮生成模块13,用于利用所述分组聚集和所述编码并通过迭 代方式产生购物篮候选集Ck。
[0091] 在本实施方式中，购物篮生成模块13具体包括输入子模块131、遍历子模块132W 及输出子模块133,如图4所示。
[0092] 请参阅图4,所示为本发明一实施方式中图2所示购物篮生成模块13的内部结构示 意图。
[0093] 输入子模块131，用于输入含有化-1)个商品的购物篮集合Lk-iW及输入所有商品 的层次结构树Tree,其中，k为整数且不小于2。
[0094] 遍历子模块132,用于对任意两个购物篮A，BeLk-i，令A={ai,a2, . . .，ak-i}，B = (bi，b2, . . .，bk-i}，如果aj = bj( j = l，2, . . .，k