电商数据挖掘之关联算法(一)：“啤酒+尿布”的关联规则是怎么来的
关联规则在数据挖掘中的应用
-
1
2
目录
3
CONTENTS
4
5
引言 关联规则的定义 关联规则的挖掘过程 关联规则在数据挖掘中的应用
结论
1
引言
引言
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要 用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购
物篮分析中经常一起购买的商品组合
关联规则可以揭示数据集中变量之间的潜在关 联，从而帮助企业更好地理解客户需求、优化
5
结论
结论
关联规则在数据挖掘中 具有广泛的应用前景， 可以帮助企业更好地理 解客户需求、优化产品 组合、提高销售策略等
然而，关联规则挖掘也 存在一些挑战，如处理 大规模数据、处理高维 数据等
未来，随着技术的不断 发展，相信关联规则挖 掘将会在更多领域发挥 重要作用
-
谢谢观看
XXXXX
XXXXXX XXXXX
3
关联规则的挖掘过 程
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程 通常包括以下步骤
关联规则的挖掘过程
数据准备
首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等， 以便为后续的关联规则挖掘提供合适的数据格式和结构
关联规则生成
基于频繁项集，可以生成关联规则。这些规则可以表示为“如 果购买商品A，则购买商品B”的形式
商品或服务
03
金融欺诈检测
在金融领域，关联规 则可以用于检测欺诈 行为。通过对客户的 交易记录进行分析， 可以发现异常的交易 组合或模式，从而及
时发现欺诈行为
04
医疗诊断
在医疗领域，关联规 则可以用于辅助诊断。 通过对患者的症状和 病史进行分析，可以 发现疾病之间的关联 关系，从而为医生提
关联规则挖掘方法
关联规则挖掘方法一、前言关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，它可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和关系，从而为商业决策和市场营销提供支持。
本文将介绍关联规则挖掘的方法和步骤，包括数据预处理、频繁项集生成、关联规则生成和评估等。
二、数据预处理在进行关联规则挖掘之前，我们需要对原始数据进行预处理。
首先，我们需要去除无用的属性和记录，并对缺失值进行处理。
其次，我们需要将离散型数据转换为数值型数据，并对连续型数据进行离散化。
最后，我们需要对异常值进行检测和处理。
三、频繁项集生成频繁项集是指在数据集中经常出现的一组物品集合。
频繁项集生成是关联规则挖掘的第一步，其目的是找到所有满足最小支持度阈值的频繁项集。
1. Apriori算法Apriori算法是最常用的频繁项集生成算法之一。
它基于两个重要性质：单调性和自由子集性质。
Apriori算法分为两个阶段：候选项集生成和剪枝。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的频繁项集生成算法。
它通过构建一棵FP树来发现频繁项集。
FP-growth算法相对于Apriori算法具有更快的速度和更小的空间复杂度。
四、关联规则生成在找到所有频繁项集之后，我们需要从中挖掘出有意义的关联规则。
关联规则是指形如X->Y的规则，其中X和Y都是物品集合，且X∩Y=∅。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从频繁项集中挖掘出满足最小置信度阈值的关联规则。
置信度是指在条件X下出现Y的概率。
2. 关联规则评估关联规则评估是指对挖掘出来的关联规则进行评估和选择。
常用的评价指标包括支持度、置信度、提升度和全置信度等。
五、总结本文介绍了关联规则挖掘的方法和步骤，包括数据预处理、频繁项集生成、关联规则生成和评估等。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择不同的算法和参数，并进行优化和调整。
数据挖掘考试题目——关联分析
数据挖掘考试题目——关联分析一、10个选择1.以下属于关联分析的是（）A．CPU性能预测B．购物篮分析C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模2.维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。
其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（）A．K-means B．Bayes NetworkC．C4.5 D．Apriori3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A．简洁性B．确定性C．实用性D．新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（）A．抽样B．剪枝C．缓冲D．并行5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（）A．支持度阈值增大B．项数减少C．事务数减少D．减小硬盘读写速率6.Apriori算法使用到以下哪些东东（）A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图7.非频繁模式（）A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之]A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（）A．存储数据B．查找C．加速查找D．剪枝10.以下不属于数据挖掘软件的是（）A．SPSS Modeler B．WekaC．Apache Spark D．Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。
2.关联规则的评价度量主要有：和。
3.关联规则挖掘的算法主要有：和。
4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。
5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。
关联规则的应用场景
关联规则的应用场景关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，它可以通过挖掘数据集中的关联模式，发现数据中的隐藏规律和关联关系。
关联规则的应用十分广泛，下面将介绍几个典型的应用场景。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是关联规则应用的典型场景之一。
超市每天都有大量的顾客购买商品，通过分析顾客的购物篮数据，可以发现一些商品之间的关联关系。
例如，通过挖掘数据发现“尿布”和“啤酒”的购买行为相关性，可以将它们放在附近销售，从而增加销售额。
2. 电子商务推荐系统电子商务推荐系统是利用关联规则来推荐用户可能感兴趣的商品。
通过分析用户的购买历史和行为数据，可以发现用户购买商品的关联关系，并根据这些关联规则向用户推荐相似的商品。
例如，当用户购买了一件衣服时，系统可以根据关联规则推荐相匹配的鞋子或配饰。
3. 医疗诊断和预测关联规则在医疗领域的应用也十分广泛。
通过分析患者的病历数据，可以发现疾病之间的关联关系，从而提高医生的诊断准确性。
例如，通过挖掘数据可以发现“高血压”和“心脏病”的关联性，从而在诊断时可以更加重视患者的心血管健康。
4. 网络安全威胁检测关联规则在网络安全领域中也有重要的应用。
通过分析网络流量数据，可以发现网络攻击的特征和模式。
例如，通过挖掘数据可以发现某个IP地址频繁访问系统中的敏感文件，从而判断该IP地址可能是一个入侵者。
5. 社交网络分析关联规则在社交网络分析中也有广泛的应用。
通过分析用户在社交网络中的行为和关系，可以发现用户之间的关联规则。
例如，通过挖掘数据可以发现某个用户经常与其他用户一起参加活动或发表观点，从而判断这些用户之间可能有共同的兴趣或关系。
总结起来，关联规则在超市购物篮分析、电子商务推荐系统、医疗诊断和预测、网络安全威胁检测和社交网络分析等领域都有重要的应用。
通过挖掘数据中的关联模式和关联关系，可以帮助企业提高销售额、提升用户体验，帮助医生提高诊断准确性，帮助网络安全人员发现潜在的威胁，帮助研究人员了解社交网络中的行为规律。
关联规则实验报告分析(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术得到了广泛的应用。
关联规则挖掘作为数据挖掘的重要任务之一，旨在发现数据中隐藏的关联关系，为决策提供支持。
本实验旨在通过关联规则挖掘技术，分析某电商平台的购物数据，挖掘顾客购买行为中的潜在关联，为商家提供有针对性的营销策略。
二、实验目的1. 了解关联规则挖掘的基本原理和方法。
2. 基于实际数据，实现关联规则挖掘，分析顾客购买行为中的关联关系。
3. 为电商平台提供有针对性的营销建议。
三、实验数据实验数据来源于某电商平台，包含顾客的购物记录，包括商品ID、顾客ID、购买时间等信息。
四、实验方法1. 数据预处理：对原始数据进行清洗，去除无效数据，并对数据进行类型转换和缺失值处理。
2. 关联规则挖掘：采用Apriori算法进行关联规则挖掘，设置最小支持度和最小置信度阈值。
3. 结果分析：对挖掘出的关联规则进行统计分析，评估其有效性。
五、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据预处理，得到清洗后的数据集，包含商品ID、顾客ID、购买时间等信息。
数据预处理过程中，对缺失值进行了填充，对异常值进行了剔除。
2. 关联规则挖掘采用Apriori算法进行关联规则挖掘，设置最小支持度为0.3，最小置信度为0.8。
经过算法运行，得到以下关联规则：（1）商品A与商品B同时购买的顾客，购买商品C的可能性为0.9。
（2）购买商品D的顾客，有80%的可能性会购买商品E。
（3）购买商品F的顾客，有70%的可能性会购买商品G。
3. 结果分析（1）关联规则的有效性根据实验结果，挖掘出的关联规则具有较高的置信度，说明规则具有较高的可信度。
这些规则可以帮助商家了解顾客的购买行为，为营销策略提供依据。
（2）关联规则的应用根据挖掘出的关联规则，商家可以采取以下营销策略：- 推荐搭配：针对同时购买商品A和B的顾客，可以推荐商品C，提高商品C的销量。
- 交叉营销：针对购买商品D的顾客，可以推荐商品E，增加顾客的购买意愿。
关联规则的四种算法
关联规则的四种算法关联规则是数据挖掘领域中的一个基础方法，其主要用于寻找一个数据集中不同属性之间的关系和规律。
在实际的应用场景中，关联规则算法被广泛应用于市场营销、电商推荐、客户分析等领域。
本文将介绍关联规则的四种经典算法：Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法和SPMF算法，并分别从算法原理、实现过程、优缺点等多个方面进行详细的介绍。
一、Apriori算法Apriori算法是关联规则中的一种基础算法，它是R. Agrawal和R. Srikanth于1994年提出的。
该算法的主要思想是：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也应该是频繁的。
这意味着如果一个项集没有达到最小支持度的要求，那么包含这个项集的项集必定不能达到最小支持度要求。
Apriori算法的实现过程主要分为两个步骤。
第一步是生成候选项集，即根据原始数据集生成所有可能出现的项集，包括单项、双项、三项等。
第二步是计算每个项集的支持度，并根据最小支持度对项集进行筛选，得到频繁项集。
Apriori算法的优点是它的思想简单易懂，容易实现。
然而，由于该算法需要生成大量的候选项集，因此它的计算复杂度比较高，而且在处理大规模数据时不够高效。
二、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的关联规则算法，它最早是由Han J.和Kamber M.在2000年提出的。
该算法主要采用基于前缀树的方法，先将原始数据集转换为一棵FP树（频繁模式树），然后通过对FP树的递归遍历，得到所有的频繁项集。
FP-growth算法的实现过程主要分为两个步骤。
第一步是构建FP树，即对原始数据集进行一个预处理，生成一棵FP树。
第二步是遍历FP树，根据FP树的头指针表和条件模式基，递归地生成频繁项集。
FP-growth算法的优点是它不需要生成大量的候选项集，可以减少计算复杂度，同时也具有较高的效率和准确率。
同时，该算法也具有较好的扩展性和灵活性，可以通过实现不同的优化方式来适应不同的数据集。
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数据挖掘是通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关系和规律的过程。
而关联规则挖掘算法就是其中的一种重要方法，它帮助我们发现数据集中的频繁项集和关联规则。
一、关联规则挖掘算法简介关联规则挖掘算法是指在事务型数据中挖掘频繁项集和关联规则的方法。
频繁项集指的是在一组数据事务中频繁出现的项集，而关联规则则是指形如{A}→{B}的规则，其中A和B为项集。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
二、Apriori算法Apriori算法是最早被提出和广泛应用的关联规则挖掘算法之一。
它基于频繁项集的性质，使用候选集和剪枝策略来逐步生成频繁项集。
1. 候选集生成Apriori算法的第一步是生成候选集，即通过扫描数据集来获取初始的候选项集C1。
然后根据C1生成候选项集C2，再根据C2生成C3，以此类推，直到生成不再增长的候选集。
2. 剪枝策略在生成候选集的过程中，Apriori算法采用了一种称为“Apriori性质”的剪枝策略，即如果一个项集不是频繁的，那么它的超集也不是频繁的。
这样可以减少不必要的计算。
3. 频繁项集生成通过候选集生成步骤得到的候选集，通过扫描数据集来计算支持度，并筛选出频繁项集，即满足最小支持度阈值的项集。
4. 关联规则生成根据频繁项集，生成关联规则。
对于每个频繁项集，可以根据置信度阈值来筛选出满足条件的关联规则。
三、FP-growth算法FP-growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效算法。
它通过构建一种称为FP树的数据结构，显著减少了候选项集的生成和扫描数据集的次数。
1. 构建FP树FP-growth算法首先通过扫描数据集构建FP树。
FP树是一种前缀树，它通过链接相似的项集，将频繁项集的信息压缩到了树中。
2. 构建条件模式基通过FP树，可以获取每个项集的条件模式基。
条件模式基是指以某个项集为后缀的路径集合。
3. 递归挖掘频繁项集利用条件模式基，可以递归地挖掘频繁项集。
电商关联规则挖掘发现商品之间的关联规则优化商品推荐
电商关联规则挖掘发现商品之间的关联规则优化商品推荐电商关联规则挖掘：发现商品之间的关联规则优化商品推荐随着电商行业的快速发展，为了提高用户的购物体验和推动销售增长，电商平台越来越重视商品推荐策略的优化。
其中一种关键的推荐策略是利用关联规则挖掘，通过发现商品之间的关联性，提供个性化的商品推荐，进而提高用户购买率和平台的销售。
1. 挖掘关联规则的目的和意义在电商平台中，用户往往会浏览和购买多种商品，这些商品之间可能存在潜在的关联性。
通过挖掘这些关联规则，平台可以根据用户的历史购买记录、浏览数据等信息，快速推荐相关的商品，提高用户的购买率。
同时，关联规则的挖掘也有助于发现潜在的商品组合，优化销售策略，提高平台的销售额。
2. 关联规则挖掘的方法和技术关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，其基本思想是从大规模的数据集中发现商品间的相关性。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
这些算法可以通过分析大规模的交易数据，发现频繁项集和关联规则，并计算它们的支持度和置信度。
通过设定合适的阈值，可以筛选出高质量的关联规则，用于商品推荐。
3. 关联规则挖掘在电商推荐中的应用基于挖掘到的关联规则，电商平台可以实现多种个性化的商品推荐策略。
首先，通过挖掘用户的购买历史，可以向用户推荐与其购买商品有关的其他商品。
其次，可以根据用户的浏览行为，推荐与其浏览商品相关的其他商品。
此外，还可以通过关联规则挖掘发现潜在的商品组合，提供套装销售、捆绑销售等营销策略，促进销售增长。
4. 优化商品推荐的效果评估为了评估关联规则挖掘在商品推荐中的效果，电商平台需要选择适当的评估指标。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值。
准确率衡量了推荐结果中真正相关商品的比例，召回率衡量了所有相关商品中被推荐的比例，而F1值则综合考虑了准确率和召回率。
通过对挖掘到的关联规则进行评估，可以优化商品推荐算法，提高推荐的准确性和覆盖率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电商数据挖掘之关联算法（一）：“啤酒＋尿布”的关联
规则是怎么来的
Posted on 2013年09月16日 by admin in 消费者研究, 用户研究, 电子商务 with 0 Comments
所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找
英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性
relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。
其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，
我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上
的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用
association rules来表示的。
如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属
性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被
称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述
关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：
买尿布→买啤酒。
关联算法的两个概念
在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某
几个特定项的概率。
比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关
联的支持度为5%。
和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中
已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是 ：A与B同时出现的概率/A出
现的概率。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的
取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关
联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据
的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。
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。
关联规则的发现过程可分为如下两步：
第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁
项目集的支持度不低于用户设定的最低值；
第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产
生关联规则。
识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量
最大的部分。
支持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现
的频率称为支持度，反映关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的
可信程度。如果某条规则同时满足最小支持度（min-support）和最小置信度
（min-confidence），则称它为强关联规则。
关联规则数据挖掘阶段
第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组（Large Itemsets）。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以求得包含{A,B}项目组的支
持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度（Minimum Support）门槛值时，则
{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组
（Frequent k-itemset），一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的
项目组中再试图产生长度超过k的项目集Large k+1，直到无法再找到更长的高频
项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。从高频项目组产生关联规则，是
利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小可信度（Minimum Confidence）
的条件门槛下，若一规则所求得的可信度满足最小可信度，则称此规则为关联规则。
例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则，若其可信度大于等于最小可信
度，则称{A,B}为关联规则。
就“啤酒＋尿布”这个案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记
录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值，在此假设
最小支持度min-support=5% 且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求
的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘所找到的关联规则 {尿布，
啤酒}满足下列条件，将可接受{尿布，啤酒} 的关联规则。用公式可以描述为：
Support（尿布，啤酒）≥5% and Confidence（尿布，啤酒）≥65%。
其中，Support（尿布，啤酒）≥5%于此应用范例中的意义为：在所有的交易
记录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。
Confidence（尿布，啤酒）≥65%于此应用范例中的意义为：在所有包含尿布的交
易记录资料中，至少有65%的交易会同时购买啤酒。
因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，我们将可推荐该消费者同时购
买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据{尿布，啤酒}关联规则而定，因为就过去的
交易记录而言，支持了“大部分购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散
值的情况。
如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行
适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是
数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。