1993年Agrawal算法：购物篮分析中的关联规则挖掘

挖掘关联规则，也被称为购物篮分析，是一项重要的Web挖掘技术，最初由Rakesh Agrawal等人在1993年提出。这项技术主要应用于分析大量交易数据，以发现商品间的有趣关联，从而帮助企业了解消费者的购买行为模式。Agrawal的算法分为两个核心步骤： 1. 频集挖掘：首先，通过扫描数据库，寻找所有出现频率超过预设的最小支持度（minsupp）的项集（Itemset），这些频繁项集揭示了顾客群体中常见的商品组合。例如，如果某个商品组合如牛奶和面包的出现率高于预设阈值，就被认为是频繁项集。 2. 关联规则生成：接着，利用频集作为基础，生成可能的关联规则。这些规则通常表示为“A -> B”，其中A和B都是项集，表示当购买了项目A时，购买项目B的可能性增加。规则的支持度（support）表示A和B一起出现的交易数量占总交易的比例，而可信度（confidence）则衡量A导致B发生的概率，即B出现的交易中A也出现的比例。 关联规则挖掘不仅仅是关于同时购买的商品，还涉及到商品的购买顺序（序列模式）。这种方法有助于商场进行商品摆放策略（如相邻商品的布局）、库存管理以及用户细分，例如推荐系统中的个性化推荐或促销活动的设计。 Agrawal的工作激发了一系列后续研究，包括算法的优化，如使用随机采样以减少计算量、并行处理来提升挖掘效率，以及对关联规则应用范围的拓展，比如将其应用于市场营销、物流等领域。 定义了关键的概念后，挖掘关联规则的问题是确定那些满足给定支持度和可信度阈值的规则，这些阈值通常是用户根据实际需求设定的。通过这些规则，企业能够更好地理解客户的行为模式，从而制定更精准的商业策略。 关联规则挖掘是数据仓库和数据挖掘领域中不可或缺的技术，它通过分析购物篮数据，为企业提供了洞察消费者行为的强大工具，推动了商业智能的发展。