大数据分析中的关联规则与组合数据：CoDa对AR挖掘的影响

关联规则（Association Rules, ARs）是数据挖掘领域的一种关键方法，特别适用于处理大规模交易数据，如购物篮分析。这种技术通过识别频繁出现的项目组合（itemsets）来揭示潜在的购买模式或商品间的关联性，这对于营销策略制定、库存管理以及个性化推荐等方面具有重要意义。ARs的生成过程涉及寻找频繁项集，并从这些集中构建所有可能的规则，同时通过“兴趣度量”（如支持度、置信度、Odds Ratio等）对规则进行排序，以衡量它们的显著性。 Aitchison geometry 和 Isometric Logratio (ILR) 协调系统在处理组合数据（Compositional Data Analysis, CoDa）时提供了一种独特的视角。CoDa方法强调数据的结构和不变性，特别是在面对不同尺度时保持特征的一致性。这在ARs分析中尤为重要，因为它有助于消除因项目数量变化而引入的偏差，确保分析结果的稳健性。 RLD（Relative Linkage Disequilibrium）是CoDa度量中的一种，它将经典的欧几里得距离与独立表面标准化相结合，为ARs提供了更为准确的比较和评估。RLD度量有助于在保持数据内在结构的同时，对ARs的发现和解释提供更深入的理解。 在大数据背景下，CoDa-ARs的研究着重于以下几个方面： 1. 子组合一致性：CoDa方法确保ARs的特性不会受数据规模的影响，即使在处理子集时，也能保持类似的行为模式，这对于处理海量数据至关重要。 2. 可扩展性：由于CoDa的特性，ARs挖掘在处理大量交易数据时能保持高效，适应不断增长的数据集。 3. 动态可视化：研究工作探讨了如何通过可视化手段展示项目集的不同表示形式（如单纯表示和多维扩展），以便直观地理解ARs在组合数据中的表现和变化趋势。 4. 探索ARs度量的适用性：评估RLD等度量在实际应用中的效果，是否能有效地揭示ARs的关联强度和稳定性。 这篇研究论文深入探讨了关联规则挖掘与组合数据分析结合对大数据分析的影响，特别是如何利用CoDa方法提高ARs挖掘的可靠性和效率，这对于理解和利用现代组织海量交易数据具有重要的实践价值。