关联规则与Apriori算法.ppt

发布时间：2022-06-03 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.75M 资料格式：ppt 举报版权申诉

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文本预览

人工智能与大数据陈清亮教授暨南大学计算机系 1

 第五讲:关联规则(Association Rules)

“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，从而大大增加了销售额。

 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买习惯。

 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。

在买了一台PC之后下一步会购买？

 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。

 什么是规则？  规则形如"如果…那么…(If…Then…)",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)和支持度(Support)。假设有如下表的购买记录。

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