文档介绍：关联规则简介
关联规则
►关联规则(Association Rules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。首先被 Agrawal, Imielinski and Swami在 1993年的 SIGMOD会议上提出.
►关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。典型的关联规则发现问题是对超市中的购物篮数据(Market Basket)进行分析。通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的关系来分析顾客的购 —头习惯。
案例
“尿布与啤酒”的故事。
►美国的沃尔玛超市对一年多的原始交易数据进行了详细的分析，得到一个意外发现：与尿布一起被购买最多的商品
竟然是啤酒。借助于数据仓库和关联规则，商家发现了这
个隐藏在背后的事实：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而30%〜40%的丈夫在买完
尿布之后又要顺便购买自己爱喝的啤酒。有了这个发现后 ,超市调整了货架的设置，把尿布和啤酒摆放在一起销售
案例
,从而大大增加了销售额。
案例
► 70%购买了牛奶的顾客将倾向于同时购买面包。 ►某网上书店向用户推荐相关书籍。
案例
案例
购买本商品的顾客还买过
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案例
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案例
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案例
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案例
►在保险业务方面，如果出现了不常见的索赔要求组合，则可能为欺诈，需要作进一步的调查；
►在医疗方面，可找出可能的治疗组合；
►在银行方面，对顾客进行分析，可以推荐感兴趣的服务等等。
关联规则基本模型
►什么是规则？
►规则形如”如果…那么…(lf...‘,前者为条件，后者为结果。例如一个顾客，如果买了可乐，那么他也会购买果汁。
►如何来度量一个规则是否够好？有两个量，置信度
(Confidence)^支持度(Support) □假设有如下表的购买
记录。
关联规则基本模型一置信度
顾客
项目
1
橙汁，可乐
2
牛奶，橙汁，空气清洁器
3
橙汁，洗洁精
4
橙汁，洗洁精，可乐
5
空气清洁器
置信度表示了这条规则有多大程度上值得可信。设条件
的项的集合为代结果的集合为B。置信度计算在A中，同
时也含有B的概率醱：if A,then B的概率｝。即
Co n fide nee (A ^B)=P(B/A)。例如计算如果 Orange 则