Lecture16关联规则.pdf

关联规则分析是数据挖掘领域的一种重要技术，主要目的是在大量数据中发现项之间的有趣关系，这些关系并未在原始数据中直接表示。它起源于购物篮分析，最初用于探索超市销售数据中不同商品之间的关联，例如，“购买了电脑的顾客是否更有可能在三个月后购买数码相机？”这种分析对于零售商制定促销策略、提升销售额具有重要意义。 关联规则分析的核心概念包括支持度、置信度和提升度。支持度衡量的是项集（如商品组合）在所有交易中出现的频率，即共同购买的比例。例如，啤酒和薯条的支持度是它们共同出现在订单中的次数除以总订单数。置信度则表示在购买了前项（如啤酒）的条件下，购买后项（如薯条）的概率，它是支持度与前项出现频率的比率。提升度揭示了购买前项对购买后项的概率提升，是置信度与后项独立出现频率的比值。 关联规则与相关分析的主要区别在于，相关分析关注的是两个变量之间的对称关系，而关联规则关注的是一个事件发生对另一个事件发生概率的非对称影响。例如，啤酒与尿布的相关性与尿布与啤酒的相关性相同，但在关联规则中，购买啤酒可能显著增加购买尿布的概率，但反过来并不一定成立。 在实际应用中，Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘方法，其核心思想是通过连接和剪枝操作来查找频繁项集，并基于频繁项集生成强关联规则。Apriori算法利用了“频繁项集的任何非空子集也必须是频繁项集”的性质，避免了无效的候选项集生成，从而减少了数据扫描的次数。然而，Apriori算法对大数据集处理效率较低，因为它需要多次扫描数据。为解决这一问题，FP-Tree算法被提出，该算法不生成候选频繁项集，而是直接构建FP树（频繁模式树），有效减少了数据扫描和存储的需求。 关联规则挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、推荐系统、医学诊断等。通过对大量数据的分析，企业可以更好地理解消费者行为，优化产品组合，提升销售额。同时，关联规则也可以帮助识别异常模式，预防欺诈行为，提高运营效率。