事务数据库中单维布尔关联规则挖掘：50%支持度与置信度的应用

本文主要探讨的是由事务数据库挖掘单维布尔关联规则的方法和原理，特别是在大型数据库中进行关联规则挖掘的过程。单维布尔关联规则是最基础的挖掘类型，它关注的是在大量数据项集中寻找频繁出现的、有意义的模式，如购物篮分析中的商品组合规律。这种规则通常由两个条件组成，即A项总是与B项关联（A => B），并满足一定的支持度和置信度阈值。 1. 关联规则挖掘定义： 关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间的频繁关联，这在商业领域广泛应用，如购物篮分析中的商品搭配策略（例如“尿布与啤酒”案例）。通过分析事务数据库中的数据，挖掘出消费者行为的模式，以便优化商品布局或开展促销活动。 2. 购物篮分析： 在购物篮分析中，将商品视为二进制项（0/1表示未购买/已购买），通过布尔向量表示购物篮。然而，这种方法可能丢失了关于频率的信息，例如某一商品出现的绝对次数。 3. 关联规则的度量： - 支持度（Support）：衡量一项规则在所有事务中出现的频率，即包含A和B的事务数量占总事务数的比例。例如，如果在50%的事务中发现尿布和啤酒同时被购买，那么这两个商品的联合支持度就是50%。 - 置信度（Confidence）：衡量规则A => B为真的条件下B发生的概率，即包含A也包含B的事务数除以包含A的事务数。例如，如果购买尿布的顾客中有30%会购买啤酒，那么啤酒对于尿布的置信度就是30%。 4. 规则表达式： 关联规则表达为A => B，其中A和B是项集，规则在数据库D中满足一定条件（如最小支持度50%，最小置信度50%）才会被挖掘出来。 5. 基本概念示例： 通过具体示例，如项集I={A, B, C, D, E, F}，以及事务TID(2000)={A, B, C}，展示了如何从数据库事务中定义和识别关联规则。 6. 规则度量的应用： 对于满足特定支持度和置信度阈值的所有关联规则，商家可以根据这些度量进行商品推广或货架布局的优化，以提高销售额。 总结起来，本文是关于如何在大型数据库中挖掘单维布尔关联规则的技术细节，强调了支持度和置信度作为度量标准的重要性，以及它们在实际商业场景中的应用价值。理解并掌握这些概念和技术，对于数据分析和决策制定具有关键作用。