Clementine中序列模式挖掘：关联规则探索

本资源主要介绍了如何在数据挖掘软件Clementine中进行序列模式挖掘，以分析客户浏览网页的历史记录数据，从而揭示网民浏览网页行为的规律。数据包含三个关键字段：CustomerGuid（网民编号）、URLcategory（网页类型）和SequenceID（浏览顺序）。通过关联规则挖掘，可以发现不同网页浏览行为之间的关联性。 关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它用于发现数据集中不同变量之间的关系。关联规则挖掘通常涉及以下几个核心概念： 1. **关联规则概述**：关联规则是描述数据集中两个或多个变量之间存在规律性的知识。例如，购物篮分析中发现购买啤酒的顾客往往也会购买尿布。 2. **项与项集**：每个样本被视为一个“事务”，事务由多个“项”组成，如商品。项集是由k个项构成的集合，如1-项集、2-项集和3-项集。 3. **关联规则表示**：规则通常表示为X → Y，其中X是前项，Y是后项。支持度s表示包含项集X和Y的事务占所有事务的比例，而置信度c是包含Y的事务中包含X的比例。 4. **频繁项集**：根据预设的最小支持度阈值min_sup和最小置信度阈值min_conf，支持度大于等于min_sup的项集被称为频繁项集。挖掘过程分为两步：首先找到所有频繁项集，然后基于这些项集生成满足最小置信度阈值的关联规则。 5. **关联规则挖掘算法**：常见的算法有Apriori算法和广度优先算法。Apriori算法是一种经典的挖掘频繁项集的算法，它通过迭代生成不同大小的候选集并计算支持度。 在Clementine中应用序列模式挖掘，首先要加载WebData.mdb文件，选择ClickPath表，然后设置挖掘参数，包括最小支持度和最小置信度。接着，运行序列模式挖掘算法，分析结果会展示不同URLcategory之间的关联规则。通过这些规则，可以洞察网民的浏览习惯，比如哪些网页类别经常一起被浏览，这有助于网站优化和个性化推荐。 关联规则挖掘是发现数据隐藏模式的有效工具，尤其在电子商务、市场营销等领域有广泛应用。在Clementine中进行序列模式挖掘，可以帮助我们更好地理解复杂的行为序列，如网络浏览行为，从而制定更有效的策略。