Apriori算法与关联规则挖掘原理
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更新于2024-07-12
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"关联规则是数据挖掘领域的一个重要概念,用于发现事务数据库中不同项之间的有趣关系。这个过程涉及到寻找频繁出现的项集,并从中构建规则。关联规则挖掘的两个核心性质是:频繁项集的子集必定是频繁的,而非频繁项集的超集一定是非频繁的。这些性质在Apriori算法中得到应用,该算法通过已知的频繁项集生成潜在的频繁项集,减少计算量。
关联规则表示了事务中不同项之间的关联性,例如在超市购物篮分析中,可能发现啤酒和尿布经常一起被购买。挖掘关联规则的目标是从大量数据中发现隐藏的规律,比如顾客的购买行为、产品组合、后续购买行为预测、药物敏感性分析,甚至是网页分类等。
关联规则挖掘始于1993年,由Agrawal等人提出的AIS算法,后来发展出了SETM和Apriori等经典算法。Apriori算法尤其著名,它通过迭代方式查找频繁项集,每次生成的候选集都是之前频繁项集的超集,这样可以避免检查所有可能的项集,从而提高效率。
在关联规则挖掘中,关键的概念有事务、项集、频繁项集和支持度。事务是一系列项目的集合,项集是出现在事务中的项目组合,频繁项集是支持度超过用户定义阈值的项集。支持度是项集在所有事务中出现的比例,用于衡量项集的频繁程度。
举例来说,假设有一个事务数据库,包括四个事务:2000号事务购买了A、B、C,1000号购买了A、C,4000号购买了A、D,5000号购买了B、E、F。如果我们设定最小支持度为50%,则项集{A}、{C}和{A, C}是频繁项集,因为它们在至少50%的事务中出现。接下来,我们可以构建如“A->C”的关联规则,表示在购买A的事务中,C也常常被购买,这条规则的可信度也需要达到预设阈值。
频繁模式挖掘不仅用于购物篮分析,还广泛应用于市场营销、电子商务、生物信息学等领域,帮助决策者发现有价值的模式,推动业务策略的制定和优化。通过关联规则,企业可以进行交叉销售、直销预测,网络流量分析,甚至基因序列的解析。"
2022-06-29 上传
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