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关联分析
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关联规则挖掘的提出
关联规则挖掘的典型案例:购物篮问题
在商场中拥有大量的商品(项目),如:牛奶、面包等,客户将
所购买的商品放入到自己的购物篮中。
通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的
购买习惯
哪些物品经常被顾客购买?
同一次购买中,哪些商品经常会被一起购买?
般用户的购买过程中是否存在一定的购买时间序列?
具体应用:利润最大化
商品货架设计:更加适合客户的购物路径
货存安排
实现超市的零库存管理
用户分类:提供个性化的服务
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●●
其他典型应用
●相关文献的收集
●购物篮=文档( Document)
●项目=单词(Word)
●相关网站的收集
购物篮〓词句( Sentences)
项目=链接文档( Document)
●●●●●
●●
什么是关联规则挖掘?
●关联规则挖掘
●简单的说,关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有
趣的关联
在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在
于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关
性、或因果结构
应用
●购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-
leader analysis、聚集、分类等
关联规则挖掘形式化定义
●●●●●
●给定
交易数据库
每笔交易是:一个项目列表(消费者一次购买活动中购买的商
品)
查找
所有描述一个项目集合与其他项目集合相关性的规则
应用
护理用品(商店应该怎样提高护理用品的销售?)
家用电器→*(其他商品的库存有什么影响?
在产品直销中使用附加邮寄
◆●●●●
其它相关概念
·包含k个项目的集合,称为k项集
·项集的出现频率是包含项集的事务个数,称为项集的频率、支持计数
或者计数
关联规则的基本形式:前提条件→结论[支持度,置信度]
buys(X,“ diapers)→buys(X,“ beers”)[0.5%,60%]
● major(X,“cs)^ takes(x,“DB)→ grade(X,“A)[1%,75%]
●●●●●
关联规则兴趣度的度量值:支持度
推导出的数据间的相关性可称为规则(或模式),对规则兴趣度的描
述采用支持度、置信度概念,
·支持度( Support):规则Ⅹ→Y在交易数据库D中的支持度是交易集
中包含X和Y的交易数与所有交易数之比,记为 support(X→Y),即
support(X→Y)=| T: XUYcT,T∈DH|D|,它是概率P(X∪Y),具
体表示为
同时购买商品X和Y的交易购买商品的交易
同时包含项目集X和Y的交易数
总交易数
●●●●●
●●
关联规则兴趣度的度量值:置信度
置信度( Confidence),规则X→Y在交易集中的置信度是指包
含X和Y的交易数与包含X的交易数之比,记为 confidence(X→Y),
即 confidence(X→Y)=|{T:X∪Y∈T,T∈DH{TXcT,T∈DH,它
是概率P(XY),具体表示为:
同时购买商品X和Y的交易购买商品Y的交易
同时购买商品X和Y的交易数
最小支持度夥蕞录蓓髮
用户(分析员)不关心可信程度太低的机测家易因而用户需要输入
两个参数:最小支持度和最小置信度。
◆●●●●
支持度和置信度举例
●零售商场销售分析:
数据项为商品,记录集合为交易记录集合
规则为:“购买商品X的顾客,同时购买商品Y”,即X→
设最小支持度为03;最小置信度也为03
分析结果
交易号顾客号商品号数量日期][Iem
Itm置信度C支持度S
甲
14
3/495
033
C
5/6/95
33
乙
5/6/95
A66
D
乙
D
●●●●●
频繁项集及其基本特征
频繁项集的定义
如果项集满足最小支持度,则称之为频繁项集(高频项集)
频繁项集的基本特征
任何频繁项集的子集均为频繁项集。例如:ABC是频繁项集,则
AB、AC、BC均为频繁项集
在数据库表分区的情况下,一个项集是频繁的,则至少在一个分
区内是频繁的
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