数据挖掘：关联规则挖掘的两步法：频繁项集与强规则

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的关键技术，它通过深入挖掘大量数据中的隐藏模式，发现数据之间的相互关联，从而为决策支持提供有价值的信息。该技术主要包括两个核心步骤： 1. 找出所有频繁项集：在这个阶段，数据挖掘算法首先要确定那些在数据集中出现频率达到或超过预设阈值（通常称为最小支持度）的项集。最小支持度是事先设定的一个重要参数，用来衡量一个项集被认为是“频繁”的标准。例如，如果一个项集至少在90%的交易中出现，那么它就被认为是频繁的。这一过程涉及频繁模式挖掘算法，如Apriori、FP-Growth等，它们通过剪枝策略减少搜索空间，提高效率。 2. 由频繁项集产生强关联规则：找到频繁项集后，算法会进一步生成关联规则，这些规则不仅要求满足最低的支持度，还要具备一定的置信度阈值。置信度指的是项集A直接导致项集B出现的概率，即P(B|A)。比如，如果发现有90%的购买尿布的顾客也会买啤酒，那么这个规则的置信度就达到了90%。只有当规则的置信度超过预设的阈值，如70%，才会被视为强关联规则，因为这类规则的可靠性和实用性更高。 数据挖掘的产生背景是随着信息技术的发展，海量数据的积累使得仅仅依赖于传统查询方式无法揭示数据背后的深层次信息。啤酒和尿布的例子展示了数据挖掘的实际应用，通过发现用户的购物习惯关联，企业能够优化产品布局，提升销售额。数据挖掘定义为一种自动发现数据中隐藏模式的过程，强调模式的有效性、新颖性、潜在有用性和最终可理解性。 数据挖掘是一项多学科交叉的领域，涉及到数据库技术、统计学、信息科学、机器学习等多个层面。数据挖掘与数据仓库紧密相连，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据源，而数据挖掘也可以在无需先建立完整数据仓库的情况下进行。与OLAP（在线分析处理）相比，OLAP主要关注基于假设的演绎推理，用于验证假设，而数据挖掘则是寻找模式的归纳推理过程，两者相辅相成，可以在决策支持中发挥协同作用。 总结来说，关联规则挖掘是数据挖掘中的关键技术，它通过挖掘频繁项集并生成强关联规则，帮助企业发现有价值的信息并优化业务策略。同时，数据挖掘作为一门交叉学科，与数据仓库、OLAP等工具共同推动了现代商业智能的发展。