關聯(lián)規(guī)則相關技術研究

關聯(lián)規(guī)則相關技術研究一、本文概述隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術的重要性日益凸顯。關聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要分支，旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項與項之間的有趣關系，這些關系對于商業(yè)決策、市場預測、個性化推薦等多個領域具有深遠的實際應用價值。本文旨在對關聯(lián)規(guī)則相關技術研究進行深入探討，系統(tǒng)闡述關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本原理、算法實現(xiàn)以及應用領域，并對現(xiàn)有技術進行綜合分析，以期為后續(xù)研究提供理論支持和實踐指導。本文首先介紹了關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，為后續(xù)內(nèi)容奠定理論基礎。接著，詳細闡述了關聯(lián)規(guī)則挖掘的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并對這些算法的性能特點進行了對比分析。在此基礎上，本文進一步探討了關聯(lián)規(guī)則挖掘在不同領域的應用，如零售業(yè)、電子商務、醫(yī)療診斷等，并通過實例分析展示了關聯(lián)規(guī)則挖掘在解決實際問題中的有效性。本文總結(jié)了關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究現(xiàn)狀，指出了當前研究中存在的問題和挑戰(zhàn)，并對未來的研究方向進行了展望。通過本文的闡述，讀者可以對關聯(lián)規(guī)則挖掘技術有一個全面、深入的了解，并為相關領域的研究和實踐提供有益的參考。二、關聯(lián)規(guī)則技術基礎關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域的重要分支，它通過分析大型數(shù)據(jù)集中項之間的關系，揭示出隱藏在數(shù)據(jù)背后的有趣模式或關聯(lián)。這些規(guī)則常常在零售市場分析、商品推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡日志分析等領域發(fā)揮重要作用。關聯(lián)規(guī)則挖掘的核心在于尋找項集之間的強關聯(lián)規(guī)則，即那些頻繁出現(xiàn)且置信度高的規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則挖掘中最著名的算法是Apriori算法，該算法通過逐層搜索頻繁項集的方式來發(fā)現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則。Apriori算法基于兩個重要的性質(zhì)：頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的，以及如果某個項集不是頻繁的，那么它的所有超集也不是頻繁的。這兩個性質(zhì)大大減少了算法需要搜索的項集空間，提高了挖掘效率。除了Apriori算法外，還有其他一些關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如FP-Growth算法。FP-Growth算法通過構(gòu)建前綴樹（FP-Tree）來直接挖掘頻繁項集，避免了Apriori算法中候選項集生成和測試的冗余，因此在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時性能更優(yōu)。關聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果通常以關聯(lián)規(guī)則的形式呈現(xiàn)，包括前提項、結(jié)果項、支持度和置信度等關鍵指標。支持度表示前提項和結(jié)果項同時出現(xiàn)的頻率，而置信度則表示在前提項出現(xiàn)的情況下，結(jié)果項出現(xiàn)的概率。通過設定合適的支持度和置信度閾值，可以篩選出對用戶有價值的關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則技術是數(shù)據(jù)挖掘領域的一種重要方法，它通過尋找項集之間的強關聯(lián)規(guī)則，為決策制定和數(shù)據(jù)分析提供了有力的支持。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，關聯(lián)規(guī)則技術在各個領域的應用將會越來越廣泛。三、關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域中的一個重要研究方向，其主要目的是從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有趣的關聯(lián)模式。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究對于商業(yè)、醫(yī)療、科研等領域都具有重要的應用價值。經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是最早提出的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法之一，其基于事務數(shù)據(jù)庫的頻繁項集進行挖掘，通過不斷生成候選項集并計算其支持度來發(fā)現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則。然而，Apriori算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時存在效率較低的問題，因為其需要多次掃描數(shù)據(jù)庫并生成大量的候選項集。為了克服Apriori算法的缺點，Han等人提出了FP-Growth算法。FP-Growth算法采用前綴樹（FP-Tree）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲頻繁項集，從而避免了生成大量的候選項集。該算法只需掃描數(shù)據(jù)庫兩次，因此具有較高的效率。FP-Growth算法還支持挖掘最大頻繁項集，這對于某些應用場景是非常有用的。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究也在不斷深入。一些新的算法和模型被提出，如基于矩陣分解的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法、基于深度學習的關聯(lián)規(guī)則挖掘方法等。這些新算法和模型在處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集時具有更好的性能，并能夠發(fā)現(xiàn)更加復雜和有趣的關聯(lián)模式。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法在實際應用中還需要考慮一些重要因素，如數(shù)據(jù)的稀疏性、不平衡性等問題。針對這些問題，研究者們提出了許多改進方法，如基于加權的方法、基于采樣的方法等，以提高關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的準確性和效率。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究是一個持續(xù)發(fā)展的領域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大和應用需求的不斷增加，如何設計更加高效、準確的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法仍是一個重要的研究問題。未來，我們期待更多的研究者們能夠在這個領域取得更多的突破和進展。四、關聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估關聯(lián)規(guī)則挖掘作為一種強大的數(shù)據(jù)挖掘技術，廣泛應用于各類數(shù)據(jù)分析任務中，例如市場籃子分析、網(wǎng)絡日志挖掘、生物信息學等。然而，關聯(lián)規(guī)則挖掘的性能評估是確保挖掘結(jié)果質(zhì)量的關鍵步驟。性能評估不僅有助于了解算法的效率，還能指導我們優(yōu)化參數(shù)和選擇最適合特定數(shù)據(jù)集的算法。規(guī)則質(zhì)量評估：規(guī)則質(zhì)量是評估關聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果的首要指標。常用的評估指標包括支持度（support）、置信度（confidence）和提升度（lift）。支持度反映了規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度則衡量了規(guī)則的前件出現(xiàn)時，后件出現(xiàn)的概率。提升度則用于衡量規(guī)則是否比隨機猜測更準確。高質(zhì)量的規(guī)則應具有較高的支持度、置信度和提升度。算法效率評估：算法效率是衡量關聯(lián)規(guī)則挖掘算法性能的重要因素。評估指標通常包括運行時間、內(nèi)存消耗等。在實際應用中，我們需要在保證規(guī)則質(zhì)量的前提下，盡量提高算法的效率。因此，選擇合適的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及合理的參數(shù)設置，對于提高算法效率至關重要?？蓴U展性評估：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的可擴展性成為了一個重要問題?？蓴U展性評估主要關注算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的性能表現(xiàn)。一個好的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法應該能夠在保持較高規(guī)則質(zhì)量和算法效率的同時，有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。魯棒性評估：魯棒性評估主要關注算法在不同類型數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。在實際應用中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和特點可能千差萬別。一個魯棒的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法應該能夠適應不同類型的數(shù)據(jù)集，并保持較高的性能表現(xiàn)。在進行關聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估時，我們通常需要使用標準的數(shù)據(jù)集，如超市購物籃數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡日志數(shù)據(jù)集等。我們還需要設計合理的實驗方案，包括參數(shù)設置、對比算法選擇等。通過對比不同算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，我們可以全面評估關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能，并為實際應用提供指導。關聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估是確保挖掘結(jié)果質(zhì)量的關鍵步驟。通過評估規(guī)則質(zhì)量、算法效率、可擴展性和魯棒性等方面，我們可以全面了解關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能表現(xiàn)，并為實際應用提供有力支持。五、關聯(lián)規(guī)則技術在實際應用中的挑戰(zhàn)與對策關聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領域的重要分支，已經(jīng)在商業(yè)、醫(yī)療、科研等領域得到了廣泛的應用。然而，在實際應用中，關聯(lián)規(guī)則技術也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量和預處理挑戰(zhàn)：關聯(lián)規(guī)則挖掘的準確性很大程度上依賴于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值、異常值等問題都可能影響挖掘結(jié)果的準確性。因此，在應用關聯(lián)規(guī)則技術前，進行數(shù)據(jù)清洗和預處理至關重要。例如，可以采用數(shù)據(jù)填充、插值、異常值檢測等方法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。計算復雜性和效率挑戰(zhàn)：關聯(lián)規(guī)則挖掘通常涉及大量的數(shù)據(jù)和復雜的計算過程，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時，計算復雜性和效率問題尤為突出。為了提高挖掘效率，可以采用一些優(yōu)化策略，如使用分布式計算框架、并行化算法、剪枝技術等。關聯(lián)規(guī)則的解釋性和實用性挑戰(zhàn)：關聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生的結(jié)果往往包含大量的規(guī)則，而這些規(guī)則的解釋性和實用性是用戶關心的重點。為了提高規(guī)則的可解釋性和實用性，可以通過設置合適的支持度和置信度閾值來過濾掉不重要的規(guī)則，同時，也可以采用一些規(guī)則約簡和規(guī)則排序方法來提高規(guī)則的實用性。隱私和安全問題：在應用關聯(lián)規(guī)則技術時，如何保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全也是一個重要的問題?？梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制等技術來保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。動態(tài)環(huán)境和變化的挑戰(zhàn)：在實際應用中，數(shù)據(jù)往往處于動態(tài)變化的狀態(tài)，如何適應這種變化并更新關聯(lián)規(guī)則也是一個挑戰(zhàn)?？梢酝ㄟ^增量挖掘、滑動窗口等技術來適應數(shù)據(jù)的變化。關聯(lián)規(guī)則技術在實際應用中面臨著多方面的挑戰(zhàn)。為了解決這些挑戰(zhàn)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算效率、規(guī)則解釋性、隱私安全以及環(huán)境變化等因素，并采取相應的對策和技術手段。六、關聯(lián)規(guī)則技術的未來發(fā)展趨勢隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，關聯(lián)規(guī)則技術將繼續(xù)在多個領域展現(xiàn)出其重要價值。未來的關聯(lián)規(guī)則技術將朝著更高效、更智能、更廣泛的方向發(fā)展。技術效率的提升：隨著算法的不斷優(yōu)化和計算能力的提升，關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率將得到進一步提升。新的算法將更加注重處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，通過減少計算復雜度、提高內(nèi)存使用效率等方式，使得關聯(lián)規(guī)則挖掘更加快速、準確。智能化的發(fā)展：隨著人工智能和機器學習的深入應用，關聯(lián)規(guī)則技術將逐漸融入智能化決策系統(tǒng)。例如，通過深度學習等技術，關聯(lián)規(guī)則挖掘可以自動識別數(shù)據(jù)中的復雜模式，并自動調(diào)整規(guī)則以適應數(shù)據(jù)的變化。關聯(lián)規(guī)則技術還可以與預測模型結(jié)合，實現(xiàn)對未來趨勢的預測和分析?？珙I域的應用：關聯(lián)規(guī)則技術不僅限于傳統(tǒng)的零售、電商等領域，未來還將拓展到更多行業(yè)。例如，在醫(yī)療領域，關聯(lián)規(guī)則技術可以幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)疾病之間的關聯(lián)，提高診斷的準確性；在金融領域，關聯(lián)規(guī)則技術可以幫助分析股票、基金等金融產(chǎn)品的關聯(lián)關系，為投資者提供決策支持。隱私保護的加強：隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護意識的提高，關聯(lián)規(guī)則技術將更加注重數(shù)據(jù)的隱私保護。未來，關聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⒉捎酶訃栏竦臄?shù)據(jù)加密和脫敏技術，確保在挖掘關聯(lián)規(guī)則的同時，不泄露用戶的隱私信息?？梢暬ぞ叩耐晟疲簽榱烁玫爻尸F(xiàn)關聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，未來的關聯(lián)規(guī)則技術將更加注重可視化工具的開發(fā)和完善。通過直觀的圖形界面，用戶可以更加清晰地了解數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，從而更加便捷地進行決策和分析。關聯(lián)規(guī)則技術在未來將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，并隨著技術的不斷進步和應用領域的拓展，展現(xiàn)出更加廣闊的應用前景。七、結(jié)論本文對關聯(lián)規(guī)則相關技術進行了深入的研究和探討，通過對關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、算法和應用領域的介紹，分析了關聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘中的重要作用。在此基礎上，本文重點研究了關聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并對這些算法的原理、特點和適用場景進行了詳細的闡述。通過對比不同算法的性能和效果，本文發(fā)現(xiàn)，Apriori算法作為經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，具有簡單易懂、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，但其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時存在效率較低的問題。而FP-Growth算法則通過采用前綴樹結(jié)構(gòu)，有效地提高了關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，尤其適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。本文還介紹了其他一些關聯(lián)規(guī)則挖掘的優(yōu)化算法，如基于矩陣的算法、并行化算法等，這些算法在不同程度上都能夠提高關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率和準確性。在應用領域方面，關聯(lián)規(guī)則挖掘被廣泛應用于商業(yè)領域，如超市購物籃分析、商品推薦等。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，關聯(lián)規(guī)則挖掘在其他領域也展現(xiàn)出了廣闊的應用前景，如生物信息學、社交網(wǎng)絡分析等。本文還通過實例分析，展示了關聯(lián)規(guī)則挖掘在實際應用中的效果和價值。關聯(lián)規(guī)則挖掘作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術，具有廣泛的應用場景和重要的應用價值。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大和應用需求的不斷提高，關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究和應用將不斷深入和發(fā)展。未來，我們期待看到更多創(chuàng)新的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法和應用案例的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)挖掘領域的發(fā)展注入新的活力。參考資料：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術在各個領域的應用越來越廣泛。其中，關聯(lián)規(guī)則挖掘技術作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法，被廣泛應用于電子商務、金融、醫(yī)療等領域。本文將對關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的理論、研究現(xiàn)狀以及應用實踐進行詳細闡述，并探討其未來發(fā)展方向和挑戰(zhàn)。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術是一種基于概率論的方法，用于在大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的關聯(lián)規(guī)則。其基本思想是通過不斷發(fā)現(xiàn)頻繁項集，生成關聯(lián)規(guī)則，評估其置信度和支持度，從而得到有趣的關聯(lián)關系。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術具有廣泛的應用價值，比如在電子商務中，可以發(fā)現(xiàn)顧客的購買習慣和喜好，為精準營銷提供依據(jù)；在金融領域，可以分析股票價格波動背后的關聯(lián)規(guī)則，為投資決策提供支持。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究主要包括算法優(yōu)化、性能提升以及應用領域拓展等方面?，F(xiàn)有的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要分為兩類：基于頻繁項集的算法和基于關聯(lián)規(guī)則的算法?；陬l繁項集的算法主要通過尋找頻繁項集，生成關聯(lián)規(guī)則，其優(yōu)點是挖掘出的規(guī)則完整且準確，但隨著數(shù)據(jù)量的增加，算法的復雜度和計算量也會顯著提高?；陉P聯(lián)規(guī)則的算法則直接挖掘關聯(lián)規(guī)則，可以避免頻繁項集的生成過程，提高算法效率，但可能漏掉一些較隱蔽的關聯(lián)規(guī)則。針對不同應用場景和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的算法和參數(shù)設置是關聯(lián)規(guī)則挖掘技術應用的關鍵。在電子商務領域，關聯(lián)規(guī)則挖掘技術可以分析用戶的購買行為和喜好，幫助企業(yè)制定更精準的營銷策略。比如，通過分析用戶購買記錄，可以發(fā)現(xiàn)購買不同商品之間的關聯(lián)規(guī)則，根據(jù)這些規(guī)則，可以向用戶推薦同時購買這些商品的其他用戶比例較高的商品，從而提高銷售額。在金融領域，關聯(lián)規(guī)則挖掘技術可以分析股票價格波動和其他因素之間的關聯(lián)規(guī)則，從而為投資者提供有價值的參考信息。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術還可以應用于醫(yī)療、能源等領域，如根據(jù)病人的診斷結(jié)果挖掘疾病之間的關聯(lián)規(guī)則，幫助醫(yī)生更好地診斷和治療疾??；或者挖掘能源消耗與天氣等環(huán)境因素之間的關聯(lián)規(guī)則，為節(jié)能減排提供科學依據(jù)。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術在各個領域的應用前景非常廣闊。未來，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術和算法的不斷改進和完善，關聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⒚媾R更多的挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇。如何提高算法的效率和準確性，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以及應用新的技術手段和工具，將是未來關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的重要研究方向。隨著和機器學習等技術的不斷發(fā)展，關聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⑴c其他技術相結(jié)合，形成更為強大的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，為各個領域的創(chuàng)新發(fā)展提供有力支持。關聯(lián)規(guī)則是形如→Y的蘊涵式，其中，和Y分別稱為關聯(lián)規(guī)則的先導(antecedent或left-hand-side,LHS)和后繼(consequent或right-hand-side,RHS)。其中，關聯(lián)規(guī)則Y，存在支持度和信任度。在描述有關關聯(lián)規(guī)則的一些細節(jié)之前，先來看一個有趣的故事："尿布與啤酒"的故事。在一家超市里，有一個有趣的現(xiàn)象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，并一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數(shù)據(jù)。在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎上，沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。一個意外的發(fā)現(xiàn)是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經(jīng)過大量實際調(diào)查和分析，揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背后的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。關聯(lián)規(guī)則最初提出的動機是針對購物籃分析(MarketBasketAnalysis)問題提出的。假設分店經(jīng)理想更多的了解顧客的購物習慣。特別是，想知道哪些商品顧客可能會在一次購物時同時購買？為回答該問題，可以對商店的顧客事物零售數(shù)量進行購物籃分析。該過程通過發(fā)現(xiàn)顧客放入“購物籃”中的不同商品之間的關聯(lián)，分析顧客的購物習慣。這種關聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助零售商了解哪些商品頻繁的被顧客同時購買，從而幫助他們開發(fā)更好的營銷策略。1993年，Agrawal等人在首先提出關聯(lián)規(guī)則概念，同時給出了相應的挖掘算法AIS，但是性能較差。1994年，他們建立了項目集格空間理論，并依據(jù)上述兩個定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作為關聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法被廣泛討論，以后諸多的研究人員對關聯(lián)規(guī)則的挖掘問題進行了大量的研究。假設是項的集合。給定一個交易數(shù)據(jù)庫D，其中每個事務(Transaction)t是I的非空子集，即，每一個交易都與一個唯一的標識符TID(TransactionID)對應。關聯(lián)規(guī)則在D中的支持度(support)是D中事務同時包含、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事務已經(jīng)包含的情況下，包含Y的百分比，即條件概率。如果滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值，則認為關聯(lián)規(guī)則是有趣的。這些閾值是根據(jù)挖掘需要人為設定。用一個簡單的例子說明。表1是顧客購買記錄的數(shù)據(jù)庫D，包含6個事務。項集I={網(wǎng)球拍,網(wǎng)球,運動鞋,羽毛球}?？紤]關聯(lián)規(guī)則（頻繁二項集）：網(wǎng)球拍與網(wǎng)球，事務1,2,3,4,6包含網(wǎng)球拍，事務1,2,6同時包含網(wǎng)球拍和網(wǎng)球，^Y=3,D=6，支持度(^Y)/D=5；=5,置信度(^Y)/=6。若給定最小支持度α=5，最小置信度β=6，認為購買網(wǎng)球拍和購買網(wǎng)球之間存在關聯(lián)。關聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(FrequentItemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。關聯(lián)規(guī)則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現(xiàn)的頻率相對于所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現(xiàn)的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經(jīng)由公式(1)求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大于等于所設定的最小支持度(MinimumSupport)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequentk-itemset)，一般表示為Largek或Frequentk。算法并從Largek的項目組中再產(chǎn)生Largek+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。關聯(lián)規(guī)則挖掘的第二階段是要產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。從高頻項目組產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產(chǎn)生規(guī)則，在最小信賴度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規(guī)則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規(guī)則為關聯(lián)規(guī)則。例如：經(jīng)由高頻k-項目組{A,B}所產(chǎn)生的規(guī)則AB，其信賴度可經(jīng)由公式(2)求得，若信賴度大于等于最小信賴度，則稱AB為關聯(lián)規(guī)則。就沃爾馬案例而言，使用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5%且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯(lián)規(guī)則將必須同時滿足以上兩個條件。若經(jīng)過挖掘過程所找到的關聯(lián)規(guī)則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯(lián)規(guī)則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此應用范例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現(xiàn)尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此應用范例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今后若有某消費者出現(xiàn)購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據(jù)「尿布，啤酒」關聯(lián)規(guī)則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了“大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒”的消費行為。從上面的介紹還可以看出，關聯(lián)規(guī)則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始數(shù)據(jù)庫中的指標值是取連續(xù)的數(shù)據(jù)，則在關聯(lián)規(guī)則挖掘之前應該進行適當?shù)臄?shù)據(jù)離散化（實際上就是將某個區(qū)間的值對應于某個值），數(shù)據(jù)的離散化是數(shù)據(jù)挖掘前的重要環(huán)節(jié)，離散化的過程是否合理將直接影響關聯(lián)規(guī)則的挖掘結(jié)果。關聯(lián)規(guī)則處理的變量可以分為布爾型和數(shù)值型。布爾型關聯(lián)規(guī)則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變量之間的關系；而數(shù)值型關聯(lián)規(guī)則可以和多維關聯(lián)或多層關聯(lián)規(guī)則結(jié)合起來，對數(shù)值型字段進行處理，將其進行動態(tài)的分割，或者直接對原始的數(shù)據(jù)進行處理，當然數(shù)值型關聯(lián)規(guī)則中也可以包含種類變量。例如：性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，是布爾型關聯(lián)規(guī)則；性別=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數(shù)值類型，所以是一個數(shù)值型關聯(lián)規(guī)則?；谝?guī)則中數(shù)據(jù)的抽象層次，可以分為單層關聯(lián)規(guī)則和多層關聯(lián)規(guī)則。在單層的關聯(lián)規(guī)則中，所有的變量都沒有考慮到現(xiàn)實的數(shù)據(jù)是具有多個不同的層次的；而在多層的關聯(lián)規(guī)則中，對數(shù)據(jù)的多層性已經(jīng)進行了充分的考慮。例如：IBM臺式機=>Sony打印機，是一個細節(jié)數(shù)據(jù)上的單層關聯(lián)規(guī)則；臺式機=>Sony打印機，是一個較高層次和細節(jié)層次之間的多層關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則中的數(shù)據(jù)，可以分為單維的和多維的。在單維的關聯(lián)規(guī)則中，我們只涉及到數(shù)據(jù)的一個維，如用戶購買的物品；而在多維的關聯(lián)規(guī)則中，要處理的數(shù)據(jù)將會涉及多個維。換成另一句話，單維關聯(lián)規(guī)則是處理單個屬性中的一些關系；多維關聯(lián)規(guī)則是處理各個屬性之間的某些關系。例如：啤酒=>尿布，這條規(guī)則只涉及到用戶的購買的物品；性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，這條規(guī)則就涉及到兩個字段的信息，是兩個維上的一條關聯(lián)規(guī)則。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。該算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現(xiàn)的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產(chǎn)生強關聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則，產(chǎn)生只包含集合的項的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項，這里采用的是中規(guī)則的定義。一旦這些規(guī)則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規(guī)則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。Apriori算法采用了逐層搜索的迭代的方法，算法簡單明了，沒有復雜的理論推導，也易于實現(xiàn)。但其有一些難以克服的缺點：Savasere等設計了一個基于劃分的算法。這個算法先把數(shù)據(jù)庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊并對它生成所有的頻集，然后把產(chǎn)生的頻集合并，用來生成所有可能的頻集，最后計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在某一個分塊中是頻集保證的。該算法是可以高度并行的，可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻集。產(chǎn)生頻集的每一個循環(huán)結(jié)束后，處理器之間進行通信來產(chǎn)生全局的候選k-項集。通常這里的通信過程是算法執(zhí)行時間的主要瓶頸；而另一方面，每個獨立的處理器生成頻集的時間也是一個瓶頸。針對Apriori算法的固有缺陷，J.Han等提出了不產(chǎn)生候選挖掘頻繁項集的方法：FP-樹頻集算法。采用分而治之的策略，在經(jīng)過第一遍掃描之后，把數(shù)據(jù)庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時依然保留其中的關聯(lián)信息，隨后再將FP-tree分化成一些條件庫，每個庫和一個長度為1的頻集相關，然后再對這些條件庫分別進行挖掘。當原始數(shù)據(jù)量很大的時候，也可以結(jié)合劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗表明，F(xiàn)P-growth對不同長度的規(guī)則都有很好的適應性，同時在效率上較之Apriori算法有巨大的提高。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術已經(jīng)被廣泛應用在西方金融行業(yè)企業(yè)中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。銀行天天都在開發(fā)新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產(chǎn)品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數(shù)據(jù)庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產(chǎn)品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，數(shù)據(jù)庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什么產(chǎn)品感興趣。再比如市場的數(shù)據(jù)，它不僅十分龐大、復雜，而且包含著許多有用信息。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展以及各種數(shù)據(jù)挖掘方法的應用，從大型超市數(shù)據(jù)庫中可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的、有用的、有價值的信息來，從而應用于超級市場的經(jīng)營。通過對所積累的銷售數(shù)據(jù)的分析，可以得出各種商品的銷售信息。從而更合理地制定各種商品的定貨情況，對各種商品的庫存進行合理地控制。另外根據(jù)各種商品銷售的相關情況，可分析商品的銷售關聯(lián)性，從而可以進行商品的貨籃分析和組合管理，以更加有利于商品銷售。同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯(lián)規(guī)則挖掘中的受益。這些電子購物網(wǎng)站使用關聯(lián)規(guī)則中規(guī)則進行挖掘，然后設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網(wǎng)站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。但是在我國，“數(shù)據(jù)海量，信息缺乏”是商業(yè)銀行在數(shù)據(jù)大集中之后普遍所面對的尷尬。金融業(yè)實施的大多數(shù)數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計等較低層次的功能，卻無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的各種有用的信息，譬如對這些數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式及特征，然后可能發(fā)現(xiàn)某個客戶、消費群體或組織的金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場的變化趨勢?？梢哉f，關聯(lián)規(guī)則挖掘的技術在我國的研究與應用并不是很廣泛深入。由于許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯(lián)規(guī)則做了擴展，將更多的因素集成到關聯(lián)規(guī)則挖掘方法之中，以此豐富關聯(lián)規(guī)則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關系，時態(tài)關系，多表挖掘等。圍繞關聯(lián)規(guī)則的研究主要集中于兩個方面，即擴展經(jīng)典關聯(lián)規(guī)則能夠解決問題的范圍，改善經(jīng)典關聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率和規(guī)則興趣性。關聯(lián)規(guī)則算法是1993年提出的一種算法，關聯(lián)規(guī)則就是支持度和信任度分別滿足用戶給定閾值的規(guī)則。所謂關聯(lián)，反映的是一個事件和其他事件之間依賴或關聯(lián)的知識。當我們查找英文文獻的時候，可以發(fā)現(xiàn)有兩個英文詞都能形容關聯(lián)的含義。第一個是相關性relevance，第二個是關聯(lián)性association，兩者都可以用來描述事件之間的關聯(lián)程度。設I={i1,i2…,im}為所有項目的集合，設A是一個由項目構(gòu)成的集合，稱為項集。事務T是一個項目子集,每一個事務具有唯一的事務標識Tid。事務T包含項集A，當且僅當AT。如果項集A中包含k個項目，則稱其為k項集。D為事務數(shù)據(jù)庫，項集A在事務數(shù)據(jù)庫D中出現(xiàn)的次數(shù)占D中總事務的百分比叫做項集的支持度（support）。如果項集的支持度超過用戶給定的最小支持度閾值，就稱該項集是頻繁項集（或大項集）。關聯(lián)規(guī)則就是形如Y的邏輯蘊含關系，其中I，YI且Y=Φ，稱作規(guī)則的前件，Y是結(jié)果，對于關聯(lián)規(guī)則Y，存在支持度和信任度。支持度是指規(guī)則中所出現(xiàn)模式的頻率，如果事務數(shù)據(jù)庫有s%的事務包含Y，則稱關聯(lián)規(guī)則Y在D中的支持度為s%，實際上，可以表示為概率P（Y），即support（Y）=P（Y）。信任度是指蘊含的強度，即事務D中c%的包含的交易同時包含Y。若的支持度是support(x)，規(guī)則的信任度為即為：support(Y)/support()，這是一個條件概率P（Y|），即confidence（Y）=P（Y|）。關聯(lián)算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一類重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)中項目集間的關聯(lián)規(guī)則問題，其核心是基于兩階段頻繁集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層及布爾關聯(lián)規(guī)則，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法將發(fā)現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則的過程分為兩個步驟：第一步通過迭代，檢索出事務數(shù)據(jù)庫1中的所有頻繁項集，即支持度不低于用戶設定的閾值的項集；第二步利用頻繁項集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則。其中，挖掘或識別出所有頻繁項集是該算法的核心，占整個計算量的大部分。布爾型的關聯(lián)規(guī)則只能夠處理布爾型的數(shù)據(jù)，不能夠處理數(shù)量型的數(shù)據(jù)。把模糊數(shù)學引入到關聯(lián)規(guī)則中，則得到模糊關聯(lián)規(guī)則，用來處理數(shù)量型的數(shù)據(jù)。模糊關聯(lián)規(guī)則可以描述為IF-THEN的形式，其中IF的部分表示的是前提屬性，THEN的部分表示結(jié)論屬性。關聯(lián)規(guī)則算法是數(shù)據(jù)挖掘的十大經(jīng)典算法之一，它是在1993年Agrawal提出來的，它就是從大量的歷史交易數(shù)據(jù)來挖掘出來有價值的商品或者信息的相互關系，在電商、社交等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中廣泛地應用。商店的管理者從大量的交易數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)隱藏的有價值的知識，從而優(yōu)化規(guī)劃營銷方案、策劃廣告、或者新的分類設計。常見的一個例子就是購物籃的例子：把同時會被消費者購買的商品擺放在同一個貨架中，從而來刺激消費；例如，購買手機的顧客，可能會購買屏保，則把手機和屏保擺放一起，也就會增加商品的銷量，增加效益。布爾型的關聯(lián)規(guī)則只考慮是否存在；如果發(fā)生了就為1，沒有發(fā)生就為0；往往，我們需要處理的數(shù)據(jù)，包含了一些真實的數(shù)字，也就是數(shù)值型的屬性值。比如，商品的價格，房子的面積，以及我們的年齡；這些都是可以用數(shù)值表示的，用戶不在關心某個值對應的知識，而是某個區(qū)間對應的感興趣的知識。由布爾型的關聯(lián)規(guī)則的定義可知，下面給出模糊關聯(lián)規(guī)則的模糊支持度和模糊信用區(qū)間的定義，假設s是模糊集合中的隸屬度函數(shù)，也就是說它的取值范圍就是0到1。定義1：模糊支持數(shù)：對于任意的模糊集合集，的模糊支持數(shù)FSupport():定義2：模糊支持率：對于任意的模糊集合集，的模糊支持率FSup()：定義3：模糊頻繁屬性集：如果FSup()不小于用戶給定的最小支持率，那么為模糊頻繁屬性集。定義4：模糊關聯(lián)規(guī)則：“=>Y”的模糊支持率為FSup（，Y）：定義5：強關聯(lián)規(guī)則：如果和Y的支持度滿足下面公式關系，那么模糊關聯(lián)規(guī)則是一條強關聯(lián)規(guī)則。定理1：一個模糊候