Large-scale characterization of co-purchased food products with soda, fruits, and vegetables: association rule mining on longitudinal loyalty card grocery purchasing data in Montréal, Canada. (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Foods are not purchased in isolation but are normally co-purchased with other food products. The patterns of co-purchasing associations across a large number of food products are not known. OBJECTIVE To quantify the association of food products purchased with each of three food categories of public health importance; soda, fruits and vegetables using Association Rule Mining (ARM). METHODS ARM was applied to grocery purchasing baskets (lists of purchased products) collected from loyalty club members in a major supermarket chain between 2015 and 2017 in Montréal, Canada. A selected subset of co-purchasing associations identified by ARM was further tested by confirmatory longitudinal (shopper-level) regression models controlling for potential confounders of the associations. RESULTS We analyzed 1,692,494 baskets. Salty snacks showed the strongest co-purchasing association with soda (Relative Risk[RR]=2.07, 95% Confidence Interval[CI]: 2.06, 2.09). Fresh vegetables and fruits showed considerably different patterns of co-purchasing from those of soda, with pre-made salad and stir fry showing a strong association (RR=3.78, 95%CI|:3.74-3.82 for fresh vegetables and RR=2.79, 95%CI:2.76-2.81 for fresh fruits). The longitudinal regression analysis confirmed these associations after adjustment with the confounders. CONCLUSIONS Quantifying inter-dependence of food products within shopping baskets provides novel insights to develop nutrition surveillance and interventions targeting multiple food categories, while motivating research to identify drivers of such co-purchasing. ARM is a useful analytical approach to identify such across-food associations from large transaction data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».