多层关联规则挖掘：从事务数据库中探索模式

"多层关联规则是针对项在概念分层结构中形成的层次关系进行的关联规则挖掘。在这样的层次结构中，同一层的项可能具有相似的支持度，而较低层的项通常具有更低的支持度。一致的支持度是指在不同抽象层次上设定的最小支持度门槛，例如，在层1和层2中，最小支持度分别为5%和3%，这允许在不同级别上发现不同频繁程度的关联规则。递减的支持度意味着随着层次的下降，项目的流行度（即支持度）也相应减少。 关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个关键组成部分，它主要关注在事务数据库中寻找项集之间的关联或依赖关系。这个概念最初由Agrawal等人在1993年提出，用于发现数据库中频繁出现的模式和规则。频繁模式是数据库中反复出现的项集，挖掘这些模式的目的是揭示数据背后的规律，例如，了解顾客购物行为、预测产品关联销售、分析DNA序列敏感性或对Web文档进行自动分类。 关联规则的基本模型包括事务数据库、项集和事务标识，以及支持度和可信度的概念。支持度衡量了项集在所有事务中出现的频率，如果一个项集的支持度超过了预设的最小支持度阈值，那么它就是频繁项集。经典的算法如Apriori则用于找出满足最小支持度和最小可信度条件的关联规则。例如，如果在一组交易数据中，'Milk'有10%的支持度，'2% Milk'有6%的支持度，'Skim Milk'有4%的支持度，那么可以根据这些数据生成关于牛奶种类的关联规则。 关联规则挖掘不仅局限于市场篮子分析，它在多种场景下都有应用，如点击流分析、DNA序列分析、分类和聚类分析等。通过关联规则，企业可以进行购物篮分析以促进交叉销售，网络营销可以利用这些规则来优化推荐策略，生物学家可以发现疾病与基因之间的关联，而搜索引擎可以通过关联规则改进搜索结果的相关性。关联规则挖掘的重要性在于它是许多重要数据挖掘任务的基础，涵盖了多种类型的模式，如序列模式、空间模式、时间模式和多维模式。"