数据管理--关联规则(精选)
关联规则概念
由散列函数H（x,y）=[(order of x)*10+(order of y)] mod 7创建散列表H2
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三、Apriori算法的改进
2.事务压缩 不包含任何K-项集的事务，不可能包含 任何（K+1）-项集，可对这些事务加上删 除标志,扫描数据库时不再考虑。
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三、Apriori算法的改进
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请老师、同学们批评指正！
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三、Apriori算法的改进
3.划分
第1遍
找出局 部中每 一部分 的频集 （1次 扫描）
第2遍 结合局 部频集 形成候 选项集
在候选 项集中 找出全 局频集 （1次 扫描）
D中 事务
将D划 分成n 部分
D中 频集
通过划分挖掘
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三、Apriori算法的改进
4.选样
基本思想是在给定数据的一个子集挖掘。 先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些 在整个数据库中可能成立的规则，然后对数 据库的剩余部分验证这个结果。 缺点：产生的结果不精确。
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二、Apriori算法及举例
1.连接步：
例： L ={abc, abd, acd, ace, bcd} 3
Self-joining: L3 ⊕ L3
abcd from abc and abd
acde from acd and ace
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二、Apriori算法及举例
2.剪枝步：Ck是Lk的超集，它的成员可以是频繁的， 也可以不是频繁的，但所有的频繁k-项集都包含在 Ck中。 扫描数据库，确定Ck中每个候选k-项集的计数， 将计数值≥最小支持度计数的所有候选k-项集确定 到Lk中。然而，Ck可能很大，这样所涉及到的计算 量就很大。这时使用Apriori性质：如果一个候选 k-项集的（k-1）-项集不在Lk-1中，则该候选也不 可能是频繁的，从而可以从Ck中删除。
关联规则
1 引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题[AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。
也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念设I={i1,i2,..,i m}是项集，其中i k(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可以是保险公司的顾客。
设任务相关的数据D是事务集，其中每个事务T是项集，使得T⊆I。
设A是一个项集，且A⊆T。
关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A⇒ B，A⊂I, A⊂I，且A∩B=Φ。
关联规则具有如下两个重要的属性：支持度: P(A∪B)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。
置信度: P(B｜A)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。
给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。
3 关联规则种类1) 基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系。
关联规则（Apriori算法）
关联规则（Apriori算法）关联分析直观理解 关联分析中最有名的例⼦是“尿布与啤酒”。
据报道，美国中西部的⼀家连锁店发现，男⼈们会在周四购买尿布和啤酒。
这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在⼀块，并确保在周四全价销售从⽽获利。
当然，这家商店并没有这么做。
频繁项集是指那些经常出现在⼀起的物品集合，⽐如{葡萄酒，尿布, ⾖奶}就是频繁项集的⼀个例⼦⽀持度（support） ⼀个项集的⽀持度（support）被定义为数据集中包含该项集的记录所占的⽐例 {⾖奶}的⽀持度为4/5。
{⾖奶，尿布}的⽀持度为3/5可信度（confidence ） 可信度或置信度（confidence）是针对⼀条诸如{尿布} ➞ {葡萄酒}的关联规则来定义的。
这条规则的可信度被定义为“⽀持度({尿布, 葡萄酒})/⽀持度({尿布})”。
由于{尿布, 葡萄酒}的⽀持度为3/5，尿布的⽀持度为4/5，所以“尿布➞葡萄酒”的可信度为3/4=0.75。
这意味着对于包含“尿布”的所有记录，我们的规则对其中75%的记录都适⽤。
Apriori算法的⽬标是找到最⼤的K项频繁集⽀持度和可信度是⽤来量化关联分析是否成功的⽅法。
假设想找到⽀持度⼤于0.8的所有项集，应该如何去做？⼀个办法是⽣成⼀个物品所有可能组合的清单，然后对每⼀种组合统计它出现的频繁程度，但当物品成千上万时，⾮常慢，这时就能⽤Apriori算法关联分析中最有名的例⼦是“尿布与啤酒”。
据报道，美国中西部的⼀家连锁店发现，男⼈们会在周四购买尿布和啤酒。
这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在⼀块，并确保在周四全价销售从⽽获利。
当然，这家商店并没有这么做。
⼀般我们使⽤三个指标来度量⼀个关联规则，这三个指标分别是：⽀持度、置信度和提升度。
Support（⽀持度）：表⽰同时包含A和B的事务占所有事务的⽐例。
如果⽤P(A)表⽰使⽤A事务的⽐例，那么Support=P(A&B)Confidence（可信度）：表⽰使⽤包含A的事务中同时包含B事务的⽐例，即同时包含A和B的事务占包含A事务的⽐例。
mlxtend 关联规则 -回复
mlxtend 关联规则-回复什么是关联规则？关联规则是数据挖掘领域中的一个重要概念，用于发现数据集中的有趣关联模式。
关联规则能够识别数据中的相关性或分组性，并且可以预测消费者购物行为、市场篮子分析等。
为了解释关联规则，我们可以使用一个经典的例子——购物篮分析。
假设我们有一个超市的交易数据集, 其中每个交易是一个购物篮，里面包含了一系列商品。
关联规则可以帮助我们发现不同商品之间的关联性，比如“用户购买了商品A，那么很可能也会购买商品B”。
Apriori算法在关联规则挖掘中，最常用的算法之一是Apriori算法。
Apriori算法是一种基于遍历的算法，用于生成频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的物品集合。
Apriori算法的基本思想是将数据集中的项集按照频率从低到高进行遍历，从而产生频繁项集。
Apriori算法的具体步骤如下：1. 首先，我们需要对数据集进行预处理，将每个交易转换为一个事务列表。
2. 然后，我们需要确定一个最小支持度阈值，以过滤掉那些不够频繁的项集。
支持度是指包含一个项集的事务的比例。
3. 接下来，我们创建一个长度为1的候选项集列表，也就是数据集中的所有单个物品。
4. 然后，我们计算每个候选项集的支持度，并筛选出频繁项集。
5. 接着，我们使用频繁项集生成候选项集，再次计算支持度并筛选。
6. 重复上述步骤，直到无法生成更多候选项集为止。
7. 最后，我们可以根据频繁项集生成关联规则，并计算其置信度。
置信度是指如果一个项集出现，那么另一个项集也会出现的概率。
Apriori算法的优点是易于实现和理解，并且可以处理大规模的数据集。
然而，由于存在大量的候选项集和计算支持度的开销，Apriori算法在处理大数据集时可能会非常耗时。
使用mlxtend库进行关联规则分析现在我们来看看如何使用mlxtend库进行关联规则分析。
mlxtend是一个用于机器学习和数据分析的开源Python库。
关联规则的基本概念
关联规则的基本概念
关联规则是关联分析的主要概念，用于揭示数据集中的物品之间的相关关系。
关联规则通常以if-then形式表示，其中if部
分称为前提（Antecedent），表示某些物品的组合，在此条件下，则部分称为结果（Consequent），表示其他物品的组合。
关联规则的基本概念包括以下几个要素：
1. 项（Item）：指数据集中的一个单独的物品，可以是一个商品、一种服务或其他特定的实体。
项可以是单个物品，也可以是物品的集合。
2. 项集（Itemset）：指数据集中的一个或多个项的集合。
项集可以包含单个项或多个项。
3. 支持度（Support）：指项集在数据集中出现的频率。
支持
度可以用来度量一个项集的重要性或常见程度。
4. 可信度（Confidence）：指关联规则的可信程度。
可信度可
以用来度量当前提条件出现时，结果出现的概率。
关联规则可以通过计算项集的支持度和关联规则的可信度来找出频繁项集和强关联规则。
频繁项集是指支持度高于预设阈值的项集，而强关联规则是指可信度高于预设阈值的关联规则。
通过分析频繁项集和强关联规则，可以发现物品之间的相关关系，从而用于市场篮子分析、推荐系统和数据挖掘等应用领域。
关联规则
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。
关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。
关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。
现实中，这样的例子很多。
例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。
这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。
这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。
比如人寿保险，一份保单就是一个事务。
保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。
保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。
这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。
通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。
在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。
可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
关联规则
关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。
这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。
条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。
关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。
例如：关联规则可以表示“购买了商品A和B的顾客中有80％的人又购买了商品C和D”。
这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。
关联规则在CRM中的应用CRM简介Customer Relationship Management (CRM)，客户关系管理，指的是企业与其客户的交流方式,它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支等与客户有关的领域。
它是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起,为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案,使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。
CRM的特征是:①一对一营销②高度集成的交流渠道③统一共享的信息资源④商业智能化的数据分析和处理⑤对基于Web的功能的支持。
CRM的目标就在于协助企业不断地获取和积累客户知识，并将这些知识运用在企业的生产、市场营销和客户服务等各个领域，以提升客户满意度和忠诚度，提高企业的核心竞争力，从而降低生产、销售和服务成本，增加企业效益。
[5]4.2 基于关联规则的客户获得以在线商店中的购物系统为例，说明关联规则在CRM客户获得中的应用。
某在线商店货架上有多种货物，例如，帽子、裙子、鞋子等,我们应用关联规则就是为了发现当一个人已经购买了帽子时，那他有多大可能还会买裙子呢？首先，设定最小支持度为40%，假设该在线商店数据库中共有5条记录，如表1所示：记录号帽子裙子鞋子1 1 1 02 0 1 03 1 1 04 1 0 15 0 1 0根据Apriori算法，首先产生第一频集L1，如表2所示。
关联规则概念
关联规则概念
关联规则是一种在大型数据集中寻找有趣关系的方法，它可以用来发现数据集中的关联模式。
关联规则通常用于市场篮子分析、推荐系统、数据挖掘等领域。
关联规则可以分为两类：前向关联规则和后向关联规则。
前向关联规则是指从数据集中的一个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，从而发现数据集中的关联模式。
后向关联规则则是从数据集中的某个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，同样也是为了发现数据集中的关联模式。
关联规则的基本思想是，如果一个物品的购买与另一个物品的购买同时发生，那么这两个物品之间就存在关联。
因此，关联规则可以用来发现物品之间的关联关系，进而发现购买模式和购买趋势，从而为商家提供有价值的信息。
关联规则可以通过频繁项集和关联规则挖掘算法来实现。
频繁项集是指在数据集中同时出现的一组物品，而关联规则挖掘算法则是通过对频繁项集进行分析和挖掘，发现其中的关联规则。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法、Eclat算法等。