文档介绍：会计学
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关联规则CARMA
关联规则算法简介
关联分析的目的是寻找数据项间的相关性．常用技术：
关联规则：即寻找在同一个事件中出现的不同项目的相关性
例如：找出顾客经常同
时购买哪些商品。网民
浏览的网页之间有没有
什么关联性。
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CARMA算法简介
CARMA是一种比较新的关联规则算法，它是1999年由Berkeley大学的Christian Hidber教授提出来的。
1
2
3
4
能够处理在线连续交易流数据
仅需一次，最多两次对数据的扫描就可以构造出结果集
允许在算法执行过程中按需要重新设置支持度
占用内存少
CARMA
On-line
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CARMA模块中的基本概念
Antecedent&Consequent
它们指的是规则的前项和后项。
Instances
对于每一条规则，它的
Instances值指的是所有
记录中包含该规则的
antecedent的记录的数量。
面包
牛奶
前项
Antecedent
后项
Consequent
ID
P1
P2
P3
P4
1
bread
cheese
butter
water
2
water
milk
bread
noodle
3
orange
noodle
meat
beer
4
fish
softdrink
frozenmeal
bread
总共4条购买数据，其中有三条都包含bread，那么该条规则的instances等于3
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CARMA模块中的基本概念
Support
它的定义和instances很接
近，不同的是support描述
的不是数量，而是比例。
Rule Support
它在Support定义的基础
上更进一步，它指的是
所有记录中既包含某规
则的antecedent，又包含
consequent的记录所占
的比例。
ID
P1
P2
P3
P4
1
bread
cheese
butter
water
2
water
milk
bread
noodle
3
orange
noodle
meat
beer
4
fish
softdrink
frozenmeal
bread
Support=3/4×100%=75%
四条记录中只有一条既包含了前项bread，又包含了后向milk，所以
Rule Support=1/4×100%=25%
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CARMA模块中的基本概念
Confidence
Confidence
= Rule Support / Support
该指标反映的是规则预测的
准确程度。
Deployability
Deployability
= Support – Rule Support
它的作用与confidence类似。
ID
P1
P2
P3
P4
1
bread
cheese
butter
water
2
water
milk
bread
noodle
3
orange
noodle
meat
beer
4
fish
softdrink
frozenmeal
bread
根据规则“面包=》牛奶”，那么购买了面包的第一、二及四行都会被预测购买了牛奶，但事实上这三个预测只有第二个是正确的，所以confidence=1/3×100%=%
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CARMA模块中的基本概念
Lift
在已知某规则的
consequent发生
的先验概率的情况
下，某规则的Lift
被定义为Confidence
和该先验概率的比
率值。
ID
P1
P2
P3
P4
1
bread
cheese
butter
water
2
water
milk
bread
noodle
3
milk
noodle
meat
beer
4
fish
softdrink
frozenmeal
bread
那么对于一条记录，那么不采用任何规则进行预测，随便猜测该顾客是否该买牛奶的正确率是50%
已知有50%的人购买了牛奶：）
如