关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘技术
数据挖掘中的关联规则挖掘技术随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也逐渐成为了各个领域中必不可少的工具。
数据挖掘中的关联规则挖掘技术就是其中的一种技术，它能够从数据中挖掘出有意义的规律和关联，为企业和研究机构提供支持和指南。
关联规则挖掘技术指的是从大量数据中挖掘出事物之间的相关性，主要应用于超市购物篮分析、网络推荐、医学诊断、金融欺诈监测等领域。
例如在食品超市，我们假设有一条关联规则：购买牛奶的人也有可能购买面包。
这个规则意味着当顾客购买牛奶时，超市可以推荐一些面包，让顾客同时购买，从而提高超市的销售额。
关联规则挖掘技术的过程可以分为三个阶段：1.数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的环节，也是保证挖掘结果的有效性和可靠性的关键。
在数据预处理中，我们需要清洗数据，即去除重复数据、异常数据和不完整数据。
同时还需要对数据进行分析和归纳，以确定需要挖掘的数据范围和特征。
2.关联规则挖掘在关联规则挖掘中，我们需要定义支持度和置信度两个概念。
支持度指的是一个事件发生的频率，置信度指的是一个事件发生的条件概率，即当一个事件发生时，另一个事件发生的概率。
我们使用支持度和置信度概念来度量两个事件之间的相关性。
在挖掘过程中，我们使用Apriori算法和FP-Growth算法来发现数据中的频繁项集和关联规则。
其中，Apriori算法是一种基于枚举的算法，可以用于高效地发现频繁项集和关联规则；FP-Growth算法是一种基于分治思想的算法，可以高效地挖掘出频繁项集和关联规则。
3.关联规则评估在挖掘出关联规则之后，我们需要对规则进行评估和筛选。
关联规则评估的主要目的是判断关联规则的可用性和有效性。
我们使用支持度、置信度、提升度和Lift等指标来评估和筛选关联规则。
其中，提升度是用来衡量两个事件之间的独立性，如果两个事件独立，则提升度等于1，否则提升度大于1。
关联规则挖掘技术在实际应用中具有很强的实用性和可行性，它可以通过挖掘数据中的相关性来产生实际的商业价值，并为学术研究提供支持和指南。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
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五、关联规则挖掘的相关算法
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五、关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是 基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关 联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小 支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集 合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定 义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被 留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。 Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
关联分析的目的：找出数据库中隐藏的关联网。一般用Support(支 持度)和Confidence(可信度)两个阀值来度量关联规则的相关性，引入 lift(提高度或兴趣度）、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
关联规则挖掘AI技术中的关联规则挖掘模型与关联分析
关联规则挖掘AI技术中的关联规则挖掘模型与关联分析在人工智能（AI）技术的发展中，关联规则挖掘模型和关联分析起到了重要的作用。
关联规则挖掘模型是一种用于挖掘数据集中项目之间关联关系的技术，而关联分析则是一种基于关联规则挖掘模型的数据分析方法。
本文将介绍关联规则挖掘模型的基本原理和常用算法，并探讨其在AI技术中的应用。
一、关联规则挖掘模型的原理关联规则挖掘模型基于数据库中的事务数据，通过分析不同项之间的关联关系，提供有关数据集中潜在关联的信息。
其基本原理是挖掘数据集中频繁项集，并基于频繁项集构建关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合，而关联规则则是对频繁项集进行关联分析后得到的规则。
二、常用的关联规则挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最常用的算法之一。
该算法通过迭代的方式逐渐生成频繁项集，先从单个项开始，再逐步增加项的数量，直到不能再生成频繁项集为止。
Apriori算法的时间复杂度相对较高，但由于其简单易懂的原理和广泛的应用，仍然是挖掘关联规则的首选算法。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘方法。
相比于Apriori算法，FP-growth算法不需要事先生成候选项集，而是通过构建频繁模式树来挖掘频繁项集。
该算法在空间和时间效率上都表现较好，尤其适用于处理大规模数据集。
三、关联规则挖掘模型在AI技术中的应用关联规则挖掘模型在AI技术中有广泛的应用场景，主要体现在以下几个方面：1. 推荐系统推荐系统是AI技术中常见的应用之一。
通过挖掘用户的历史行为数据，关联规则挖掘模型可以找出用户喜好的频繁项集，并根据这些项集为用户提供个性化的推荐内容。
例如，在电商平台中，可以根据用户购买记录挖掘出用户的购买偏好，从而向其推荐相似的商品。
2. 市场篮子分析市场篮子分析是指通过分析顾客购买的商品组合，挖掘出商品之间的关联关系。
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
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19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
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19
C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
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Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法， “K-项集”用于探索“K+1-项集”。 1.首先，找出频繁“1-项集”的集合。该集合 记作L1。L1用于找频繁“2-项集”的集合L2， 而L2用于找L3， 如此下去，直到不能找到“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法随着数据量的不断增大，如何从海量数据中发现有意义的关联规则成为数据挖掘的一项重要任务。
关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的关系，其中一个项集称为前提集（antecedent），另一个项集称为结果集（consequent）。
关联规则挖掘算法可以帮助我们发现数据中隐藏的相关性，为企业做出决策提供支持。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法和ECLAT算法。
这些算法都能有效地从大规模数据集中挖掘关联规则，但其原理和运算方式略有不同。
首先是Apriori算法。
Apriori算法是关联规则挖掘中最早也是最经典的算法之一。
它基于频繁项集的理念进行工作，通过逐层搜索的方式，不断扩展候选项集，从而挖掘出频繁项集和关联规则。
Apriori算法的思想是利用频繁项集性质，从最小的频繁项集开始，逐步扩大项集的大小，直到不能再产生更多的频繁项集为止。
这样可以减少搜索空间，提高算法效率。
Apriori算法的时间复杂度较高，但其优点在于可以挖掘任意大小的频繁项集。
Apriori算法的应用广泛，常用于市场篮子分析、推荐系统等领域。
其次是FP-Growth算法。
FP-Growth算法是一种基于前缀树（FP树）的关联规则挖掘算法。
它通过构建FP树，将数据集压缩成频繁项的紧凑表示，并利用树结构实现高效的关联规则挖掘。
FP-Growth算法首先构建FP树，通过频繁项集的排序和条件模式树的生成，得到频繁项集和条件模式基。
然后，通过递归地挖掘条件模式基，生成关联规则。
FP-Growth算法相对于Apriori算法而言，无需生成候选项集，减少了搜索空间，大大提高了算法的效率。
FP-Growth算法的时间复杂度较低，尤其适用于大规模数据集的关联规则挖掘。
最后是ECLAT算法。
ECLAT算法（Equivalence Class Transformation）是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘算法。
第八章 关联规则挖掘
{3 5}
2
规则： 2 35 3 25 5 23 23 5 25 3 35 2
置信度： 2/3=66%（{2，3，5}频度/{2}频度） 2/3=66%（{2，3，5}频度/{3}频度） 2/3=66%（{2，3，5}频度/{5}频度） 2/2=100%（{2，3，5}频度/{2，3}频度） 2/3=66%（{2，3，5}频度/{2，5}频度） 2/2=100% （{2，3，5}频度/{3，5}频度）
C3 itemset {2 3 5}
扫描 D
L3 itemset sup {2 3 5} 2
6、产生的关联规则
L1 前面的例子中，得到一个频繁集{ 2，3， itemset sup. L2 itemset sup L3 itemset sup {1} 2 {1 3} 2 {2 3 5} 2 5}，非空真子集有{2}，{3}，{5}， {2} 3 {2 3} 2 {3} 3 {2 5} 3 {2，3}，{2，5}，{3，5}
ID号 001 002 003 004 购买的商品 A，B，C A，C A，D B，E，F A C C A (50%, 66.6%) (50%, 100%)
二、关联规则挖掘算法Apriori
1、术语
项集：在数据库中出现的属性值的集合。 K_项集：包含K个项的项集。 频繁项集：满足最小支持度要求的项集。 关联规则一定是在满足用户的最小支持度要求 的频繁项集中产生的，因此，关联规则挖掘也 就是在数据库中寻找频繁项集的过程。
多次扫描数据库：
如果最长的模式是n的话，则需要n次数据库扫描
为提高Apriori算法的性能，有许多改进的算法。
8、如何在概念分层挖掘多层关联规则
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用非常广泛，它可以用于市场篮子分析、交叉销售、商品推荐等领域。
以下是几个具体的应用案例：
1. 市场篮子分析：市场篮子分析是关联规则应用最为广泛的领域之一。
通过挖掘超市、商场等的购物数据，可以发现商品之间的关联关系，其中最典型的例子是挖掘购买尿布和啤酒之间的关联关系。
2. 交叉销售：关联规则可以帮助企业发现不同商品之间的关联关系，从而进行交叉销售。
例如，在电子商务平台上，当用户购买手机时，可以通过关联规则发现与手机配件相关的商品，并将其推荐给用户。
3. 商品推荐：关联规则可以用于个性化商品推荐。
通过挖掘用户的购买历史和行为数据，可以发现用户喜欢购买哪些商品，以及这些商品之间的关联关系，从而为用户提供个性化的商品推荐。
4. 信用卡欺诈检测：关联规则可以帮助银行等金融机构进行信用卡欺诈的检测。
通过挖掘信用卡交易数据，可以发现欺诈交易之间的关联关系，从而帮助机构提前发现和预防欺诈行为。
总结起来，关联规则在数据挖掘中的应用主要集中在市场篮子分析、交叉销售、商品推荐和欺诈检测等领域，通过挖掘数据
中的关联关系，帮助企业发现潜在商机，提高销售额，或者辅助金融机构等行业进行风险控制。
大数据挖掘中的关联规则挖掘技术
大数据挖掘中的关联规则挖掘技术随着互联网的迅速发展，大数据时代已经悄然而至。
大数据不仅代表了数据的量级，更重要的是代表着数据的价值。
了解数据中的规律和趋势，已经成为众多企业和组织所必需的重要技能之一。
而关联规则挖掘技术，正是一种常用的数据分析技术，能够帮助人们深入了解数据之间的关联关系，发掘数据中的潜在知识价值。
一、关联规则挖掘技术的概念和意义关联规则挖掘技术（Association Rule Mining）是一种数据挖掘技术，用于发现大规模数据集中的项集之间的关联关系。
其基本思想是从数据中发现频繁出现的模式或关联规则，以支持更好的决策和预测。
关联规则挖掘技术在市场营销、电子商务、医学和生物学等领域均有广泛的应用。
在市场营销中，关联规则挖掘技术可以通过研究顾客购买商品的模式，预测他们的购买行为，同时为企业创造更多的销售机会。
例如，如果我们在超市购买了面包，然后发现面包通常会与黄油、果酱和咖啡等其他商品一起销售，该超市就可以根据这种关联关系来设计其商品橱窗，更好地推销相应的商品。
在电子商务领域，关联规则挖掘技术可以帮助企业了解消费者的购买习惯，预测他们的购物兴趣和需求，以提供定制化服务。
例如，当消费者在在线商城购买电脑时，该商城就可以通过关联规则挖掘技术发现消费者通常会关注的其他商品，如键盘、鼠标和耳机等，并基于这些关联的商品推送相关的优惠券或促销信息，以增加销售量。
二、关联规则挖掘技术的算法和流程关联规则挖掘技术的算法包括Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法、Partition算法等。
其中，Apriori算法是关联规则挖掘技术中最为常用的算法之一。
它基于先验知识，先找出频繁项集，然后由它们计算出满足最小支持度的关联规则。
具体而言，关联规则挖掘技术的流程包括以下几步：1. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、转换格式等操作，以保证数据的质量和规范。
2. 选择频繁项集：根据设定的最小支持度阈值，找出频繁项集，即在数据中出现频率较高的项的组合。
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ApioriTid算法示例 ApioriTid算法示例
TID 项目集 100 空 200 {{2 3 5}} 300 {{2 3 5 }} 400 空
ApioriTid算法 ApioriTid算法
上面图中分别为Bk 和Lk ，而Ck 和Apriori 算法产生的一样，因此没有写出来 可以看到Bk 由Bk-1 得到，无须由数据库 取数据 缺点：内存要求很大，事务过多的时候 资源难以满足
Apriori算法 Apriori算法
End Lk = { c属于Ck | c.count >= minsupp} End Apriori算法得到的频集为Lk 的并集
Apriori算法分析 Apriori算法分析
分为第一次遍历和第k次遍历 第一次遍历计算每个项目的具体值，确 定大项目集1项目集L1 第k次遍历利用前一次找到的大项集Lk-1 和Apriori-gen函数产生候选集Ck ，然后 扫描数据库，得到Ck 中候选的支持度， 剔除了不合格的候选后Ck作为Lk
关联规则的发现算法
发现算法解决的是关联规则挖掘的第一 个问题 关联规则分为布尔关联规则和多值规则 多值关联规则都转化为布尔关联规则来 解决，因此先介绍布尔关联规则算法 Apriori，AprioriTid，AprioriHybrid
Apriori算法 Apriori算法
Agrawal等人在1993年提出的AIS和SETM 的基础上在1994年提出Apriori和AprioriTi Apriori和AprioriTid算法利用前次过程中 的数据项目集来生成新的候选数据项目 集，减少了中间不必要的数据项目集的 生成，提高了效率
Apirori算法分析：Subset Apirori算法分析：Subset
候选项目集Ck 是存储在一个Hash树中的， 并且要求项目集中的项目有序 Subset函数寻找所有包含在某个事务中的 候选，使用Hash查找 实质：得到候选集Ck 中候选项c的支持度
AprioriTid算法 AprioriTid算法
关联规则的目的
对于指定的minsupport和minconfidence 使得support(X) >= minsupport Confidence(X）>= minconfidence 则称关联规则X=>Y为强规则 关联规则挖掘的就是挖掘出事务集D中的 强规则
关联规则挖掘
关联规则挖掘分为两个子问题： 1，根据最小支持度找出数据集D中的所 有频集； 2，根据频集和最小置信度产生关联规则；
多值属性关联
刚才介绍的都是布尔属性关联，实际中 多值属性应用也很多 解决多值关联的办法在于把QARP转为 BARP来解决 解决要点：划分值域区间 太宽，置信度将降低 太窄，支持度将降低
多值属性关联
定义：挖掘多值关联规则问题就是在给 定的交易集合D中产生所有满足最小支持 度和最小置信度的多值关联规则的过程 MAQA算法
Apriori算法 Apriori算法
L1 = {大项目集1项目集} For(k=2; Lk-1 非空；k++) do begin Ck = apriori-gen(Lk-1 ); for 所有事务 t do begin Ct = subset(Ck , t) for 所有候选 c（属于Ct ）do c.count++;
Apriori算法分析:AprioriApriori算法分析:Apriori-gen
本质是合并项目集成为候选项目集 算法： Insert into Ck Select p[1], p[2],……，p[k-1]，q[k-1] From Lk-1 p， Lk-1 q Where p[1] = q[1]，……，p[k-2] = q[k-2] p[k-1] < q[k-1]
MAQA算法 MAQA算法
MAQA算法将QARP问题转为BARP问题。 Step1：对于多值属性A，若取值范围为 [L,R]，划分为若干区间。 若为数量属性，应用聚类算法确定值的 划分，若为类别属性，采用归纳进行划 分。
MAQA算法 MAQA算法
Step 2：将划分后的属性区间映射为序对 <A,k>，A属于布尔集 Step 3：从项目集中找出有价值的项，构 3 成频集 Step 4：在频集中迭代的找到支持度合格 的两个项，并加入频集项目集中 Step 5：应用频集产生关联规则 Step 6：确定有价值的关联规则作为输出
Apriori算法分析:AprioriApriori算法分析:Apriori-gen
然后，对于Ck 中某集合c的任意子集，如 果不存在于Lk-1 ，则删除c； 例子： L3 为 {1 2 3} {1 2 4} {1 3 5} {2 3 4}在合 并后为C3 : { { 1 2 3 4} { 1 3 4 5}}； 因为{1 3 4 5} 中的{1 4 5}不存在，所以 C3 中{1 3 4 5}应该删除，故L4 : {1 2 3 4}
AprioriTid算法由Apriori算法改进 优点：只和数据库做一次交互，无须频 繁访问数据库 将Apirori中的Ck 扩展，内容由{c}变为 {TID，c}，TID用于唯一标识事务 引入Bk ，使得Bk 对于事务的项目组织集 合，而不是被动的等待Ck 来匹配
ApioriTid算法 ApioriTid算法
MAQA算法 MAQA算法
第一步划分为关键，支持度和置信度证 明对立矛盾的关系，合适划分是个重要 的步骤。 第二步和第五步都很直接，第五步计算 最小置信度 如：ABCD和AB都为频集，通过 Conf = supp(ABCD)/ supp(AB)判断是否 超过最小置信度
MAQA算法 MAQA算法
第三步为Apriori算法或者其改进算法 第六步采用interest度量方法 下面重点介绍第一步和第四步 多值划分的聚类算法CP
ApioriHybrid算法性能 ApioriHybrid算法性能
AprioriHybrid算法性能比Apriori和 AprioriTid算法都要好 经过算法统计平均，AprioriHybrid比 Apriori效率高30%，比AprioriTid高60% 但是应用上比两者都复杂，相对而言用 Apriori可以得到更简单的应用
关联规则挖掘
黎都 2004-12-21
基本概念（1 基本概念（1）
数据，数据集 项目，项目集 事务 t 包含项目集 X 支持数，频繁项目集（频集） Support（X） = a(x) / |D| 置信度
基本概念（2 基本概念（2）
关联规则： 若项目集 X与Y交集为空，则X=>Y为关 联规则，其中： Support(X=>Y) = Support(X并Y） Confidence（ X=>Y） = Suppose(X并Y）/ Suppose(X)
举例：minsupp = 2 数据库： TID 项目
100 200 300 400 134 235 1235 25
ApioriTid算法示例 ApioriTid算法示例
TID 项目集 100 200 300 400 {1} {3} {4} {2} {3} {5} {1} {2} {3} {5} {2} {5} 项集 {1} {2} {3} {5} 支持度 2 3 3 3
聚类算法CP 聚类算法CP
For 每个属性值大于N的属性 do 计算每个属性对应的事务数目 寻找局部最大点和最小点确定区间 计算minL和maxL之间的事务数sumi 如果满足合并条件则合并相邻区间得到k 个区间 S = sumi的和-max(sumioriTid算法示例 ApioriTid算法示例
TID 100 200 300 400 项目集 {{1 3}} {{2 3} {2 5} {3 5} } {{1 2} {1 3} {1 5} {2 3} {2 5} {3 5}} {{2 5}} 项集 {1 3} {2 3} {2 5} {3 5} 支持度 2 2 3 2
ApioriHybrid算法 ApioriHybrid算法
这种算法将Apriori算法和AprioriTid算法 混合，利用各自优点弥补不足； 利用的原理：随着候选集的元素扩充， 所能匹配的事务将可能减少 算法：先使用Apriori算法，当能匹配的 事务减少到内存可以容纳的程度，使用 ApiroriTid算法
聚类算法CP 聚类算法CP
我已经尝试以我的理解来解释CP算法， 希望能对大家有所帮助 后续： 多层属性关联规则挖掘 约束性关联规则发现方法
S平均 = S/（K-2） 寻找所有大于c*S平均 的sumi，并把结果 存于P For P中每个区间j do If sumi /(min Ri – MinLi) > S/(minR-minL) then 保存区间 j作为输出
聚类算法CP 聚类算法CP
这里将minsupp设为c*S平均 小于支持度的信息可能丢失，所以考虑 和相邻区间合并。 如果每个区间事务数都差不多，那么 sumi和S平均都相似，很难判断哪个区间 更有价值 If语句解决了这个问题 它综合了区间宽度的因素