关联规则挖掘：从Apriori到市场篮子分析

"关联规则是数据挖掘领域的一个重要概念，起源于IBM Almaden研究中心R. Agrawal的研究，他提出的关联规则模型和AIS算法为后续的SETM和Apriori等算法奠定了基础。Apriori算法尤其被视为经典，用于在事务数据库中寻找满足最小支持度和最小可信度的关联规则。关联规则揭示了不同事物之间的相互依存和关联性，例如通过分析超市货篮数据来理解顾客购买习惯。关联规则挖掘不仅限于购物篮分析，还广泛应用于序列模式挖掘、DNA序列分析、点击流分析等多个领域。在关联规则基本模型中，定义了项集、频繁项集和支持度的概念，通过对事务数据库的分析，找出频繁出现的项集并形成满足特定支持度和可信度的规则。" 关联规则挖掘是数据挖掘的一种方法，旨在从事务数据库中发现项集间的频繁模式。1993年，Agrawal等人首次引入这一概念，并提出了AIS算法。这个过程涉及到查找满足用户设定的最小支持度和最小可信度的关联规则。支持度衡量了一个项集在所有事务中出现的频率，而频繁项集是指支持度超过阈值的项集。 在实际应用中，关联规则常用于市场篮子分析，如发现顾客在购买某种商品时倾向于一起购买的其他商品，从而推动交叉销售策略。此外，关联规则挖掘还可应用于序列模式挖掘，了解事件发生的顺序关系；在生物信息学中，分析DNA序列以确定药物敏感性；在Web文档分类和点击流分析中，它也有重要作用。 关联规则模型的基本构建涉及事务数据库，每个事务都有唯一的标识TID，包含若干项目。k项集是指包含k个不同项目的项集。通过计算项集在数据库中的出现次数与总事务数的比例来得到支持度，只有当支持度超过预设阈值时，项集才被认为是频繁的。例如，在给定的事务数据中，分析哪些商品经常一起被购买，以确定可能的关联规则。 总结来说，关联规则挖掘是一种强大的工具，能够揭示数据中的隐藏模式，为商业决策、科学研究和其他领域提供有价值的洞察。Apriori等算法则有效地处理了大规模数据中的关联规则挖掘问题，提高了效率并降低了计算复杂性。