基于关联规则的站内搜索引擎设计
基于关联规则的站内搜索引擎设计
黄云;唐世民;罗宇
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2010(000)001
【摘要】站内搜索引擎是充分利用网站资源、迅速提供有效信息的最佳工具,是查寻网站内部信息的密钥。而针对不同用户的操作记录,利用关联规则进行数据挖掘,分析出用户信息需求的关系,并在站内搜索中向用户提供其推荐信息,从而使网站资源得到充分的发挥,方便了用户查找信息,增加网站对上网者的吸引力。【总页数】3页(P.40-42)
【关键词】数据挖掘;关联规则;站内搜索;Apriori
【作者】黄云;唐世民;罗宇
【作者单位】吉首大学信息管理与工程学院
【正文语种】英文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于关联规则的站内搜索引擎设计 [J], 黄云; 唐世民; 罗宇
2.基于关联规则的站内搜索引擎设计 [J], 黄云; 唐世民; 罗宇
3.基于关联规则的推荐算法在游戏搜索引擎中的应用 [J], 郑丽琴
4.一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法 [C], 宋春芳; 石冰
5.基于关联规则的搜索引擎方法 [J], 姚全珠; 彭程; 宋志理; 李薇
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关于关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 潮娇娇 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。 关键字：关联规则；算法；数据挖掘； Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed. Key words: association rules; algorithms; data mining; 引言 随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。但巨大的数据，依然没有解决我们的信息需求问题，针对这种情况，产生了数据库的数据挖掘。与传统技术相比，数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术，能够自动和智能地把位置数据或者大量数据中潜在信息转换成人们需要的信息和知识的技术。它可以从数据库提取有用的知识、规律以及更高层次的信息，对这些进行分析，帮助人们更有效的利用海量数据中存在的价值。目前对数据挖掘的发展趋势及研究方向主要集中在数据挖掘的数据总结、分类、聚类、关联规则等方面。而关联规则挖掘作为数据挖掘的核心内容之一，进来得到了很快的发展。并已经成为当今数据挖掘的热点。为此，对关联挖掘技术的研究具有重要的意义。本文将重点介绍关联规则挖掘技术的相关研究。主要对近年来关联规则挖掘技术的算法改进进行综述以及未来的发展方向。 1、关联规则基本概念 1.1 相关介绍 关联规则作为数据挖掘的核心研究内容之一，它是大量数据中发现信息之间可能存在的某种关联或者相关联系。通过分析这些挖掘出的数据联系，可以在现实中帮助我们预测或决定某些事情将会发生。有效的提高了我们制定出准确的决策。目前，关联规则挖掘技术广泛应用于金融、互联网、医学等多个领域。最早的关联挖掘是未来发现交易数据库中不同商品之间的联系，通过分析这种联系获得有关购买者的一般的购买模式。从而有助于商家合理地安排进货、库存及货架设计，更好的制定发展计划和规避风险。
关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequentitemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
关联规则挖掘英文PPT
INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: https://www.360docs.net/doc/195672148.html,/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of
数据挖掘—分类树方法
第三讲 分类与回归树 如果一个人必须去选择在很大范围的情形下性能都好的、同时不需要应用开发者付出很多的努力并且易于被终端用户理解的分类技术的话，那么Brieman, Friedman, Olshen 和Stone （1984）提出的分类树方法是一个强有力的竞争者。我们将首先讨论这个分类的过程，然后在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连续的因变量。Brieman 等人用来实现这些过程的程序被称为分类和回归树（CART ）方法。 分类树 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。 递归划分 让我们用变量表示因变量（分类变量），用表示自变量。通过递归的方式把关于变量y p x x x ,...,,21x 的维空间划分为不重叠的矩形。这个划分是以递归方式完成的。首先，一个自变量被选择，比如和的一个值，比方说选择把维空间为两部分：一部分是维的超矩形，其中包含的点都满足p i x i x i s i s p ?p i i s x ≤，另一个?p 维超矩形包含所有的点满足。接着，这两部分中的一个部分通过选择一个变量和该变量的划分值以相似的方式被划分。这导致了三个矩形区域（从这里往后我们把超矩形都说成矩形）。随着这个过程的持续，我们得到的矩形越来越小。这个想法是把整个i i s x >x 空间划分为矩形，其中的每个小矩形都尽可能是同构的或“纯”的。“纯”的意思是（矩形）所包含的点都属于同一类。我们认为包含的点都只属于一个类（当然，这不总是可能的，因为经常存在一些属于不同类的点，但这些点的自变量有完全相同的值）。让我们例示递归划分的过程。 例1（Johnson 和Wichern ） 乘式割草机制造商意欲发现一个把城市中的家庭分成那些愿意购买乘式割草机和不愿意购买的两类的方法。在这个城市的家庭中随机抽取12个拥有者和12个非拥有者的家庭作为样本。这些数据如表1所示。这里的自变量是收入（）和草地面积（）。类别变量有两个类别：拥有者和非拥有者。 1x 2x y 表1 观测点序号 收入（千美元） 草地面积（千平方尺） 拥有者＝1，非拥有者＝21 60 18.4 1 2 85.5 16.8 1 3 64.8 21.6 1 4 61. 5 20.8 1 5 87 23.6 1
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：02
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++ 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include <> #include<> #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1=0,j1,counter =0,c1[100]={0},flag1=1,j2,u=0,c2[100]={0},n[2 0],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i
关联规则基本算法
关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念 关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与 一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式， 其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。
数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究
数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲，王志坚，许峰 河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098） 摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣） 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。
关联规则挖掘基本概念和算法--张令杰10121084
研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥
摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)
目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集
一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D，我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数，其中用T
表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集，满足X T，那么交易T包含X。根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support（X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1） 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下： confidence（X Y）= support（X Y）/support（X）= P（Y|X）（2） 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。
关联规则
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述 型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事 务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有 规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。 设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I， 且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性： 1 ．可信度（Confidence） 设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联 规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信 度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。 2 ．支持度(Support) 设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。 支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。 3 ．期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的 关联规则的期望可信度就是20 ％。 4 ．作用度(Lift)
并行关联规则挖掘综述
关联规则是等人首先提出的的一个重要R.Agrawal KDD 研究内容，近年来受到了数据库界的广泛关注。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，即找出事件中频繁发生的项或属性的所有子集，以及它们之间应用相互关联性。关联规则最早用于发现顾客交易数据库中不同商品间的联系，后来诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的拓展和研究。他们的工作包括对原有算法的优化，如引入并行的思想，以提高算法的效率，对关联规则的应用进行扩展。关联规则挖掘具有计算量大，负载集中的特点。而I/O 且许多关联规则的实际应用涉及到海量数据。在这种情况下，即使对算法进行了优化，在单处理机上使用串行算法进行挖掘所需要的时间可能也是无法接受的。其主要原因在于单处理器本身受到内存和带宽的限制。因此，必须依靠I/O 高性能并行计算来有效地完成挖掘任务。关联规则的基本概念 1 关联规则的形式化描述如下： {}12,,...,m i i i 令为项目集，为事物数据库，其中每I = D I T ?个事物是一个项目子集，并另有一个唯一的事物标 T ( )T X ?识符。如果，则事物包含项目集。 TID T X Y X ?I Y I X ??,一个关联规则是形如的蕴涵式这里并 , ,Y X ∩Y X ?且ф。规则在交易数据库中的支持度 = D (是交易数据库中和的交易数与所有交易数之比， support)X Y Y X ?记为，即support( )Y X ?{ }D D T T Y X T /,:∈?∪support( )= Y X ?规则在交易数据库中的可信度指包 D (confidence)含和的交易数与包含的交易数之比，记为 X Y X Y X ?，即 confidence( )confidence(Y X ?{}{}D T T X T D T T Y X T ∈?∈?∪,:/,: )= 给定一个交易集，关联规则的挖掘问题就是产生支持 D 度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最 (minsupp)小可信度的关联规则。 (minconf)关联规则的发掘分为两个步骤：找出所有支持度大(1)于最小支持度的频集；从频集中产生期望的规则。(2)串行关联规则挖掘算法2 目前所有并行关联规则算法都是在相应的串行算法的基础上提出的。本文首先对这些串行算法进行介绍和分析。 算法2.1 Apriori-like 在各种关联规则挖掘算法中，最经典、最广泛使用的就是等Agrawal [2]设计的算法，其核心思想是基于频集理Apriori 论的递推方法。首先产生频繁项集，然后是频繁项集，1-2-直到有某个值使频繁项集为空，算法停止。这里在第次r r-k 循环中，过程先通过对两个只有一个项不同的属于的频 k-1集做连接产生候选项集的集合。然后验证候选项集 (k-2)-k-k-中的每个元素来决定是否将其加入频集，这里的验证过程k-是算法性能的一个瓶颈。这个方法要求多次扫描数据库，这就需要很大的负载。I/O 等提出了一个高效地产生频繁集的基于杂凑Park (hash)的算法：算法。通过实验Dynamic Hashing and Pruning(DHP)可以发现寻找频集的主要计算是在生成频繁项集上。2-DHP 利用一个杂凑表在计算频繁项集时先大概计算出项集的1-2-支持度，从而减少了候选项集的数量。还采用了数据2-DHP 库修剪技术，通过修剪掉那些不包含频集的事物集以减小下一次循环中数据库的大小。然而，这种修剪技术的优化并不显著。其主要原因在于只能通过过滤对数据库执行逻辑上的 并行关联规则挖掘综述 尚学群，沈均毅 西安交通大学电信工程学院软件研究所，西安( 710049 ) 摘要： 关联规则发现作为数据挖掘的重要研究内容，在许多实际领域内得到了广泛的应用。因为在挖掘过程中涉及到大量的数据和计算，高性能计算成为大规模数据挖掘应用的一个重要组成部分。该文介绍了当前并行关联规则挖掘方面的研究进展，对一些典型算法进行了分析和评价，从并行度、负载平衡以及和数据库的集成等方面展望了并行关联规则挖掘的研究方向。关键词： 数据挖掘；关联规则；并行算法 Survey of Parallel Association Rule Mining ，SHANG Xuequn SHEN Junyi (Software Institute,School of Telecom Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049) 【】Abstract Due to the huge size of data and amount of computation involved in data mining, high-performance computing is an essential component for any successful large-scale data mining application. This paper provides a survey of the study in parallel association rule generation, reviews and analyses some typical algorithms, views the trend of parallel association rule mining based on the kind of parallelism exploited, the load balancing strategy used, and the integration with databases. The goal of this paper is to serve as a reference for both researchers and practitioners interested in the state-of-the-art in parallel association rule mining.【】Key words ；；Data mining Association rules Parallel algorithms 第30卷 第14期Vol.30 № 14计 算 机 工 程Computer Engineering 2004年7月 July 2004 ?发展趋势/热点技术 ? 中图分类号： TP182 文章编号：1000—3428(2004)14 —0001—03 文献标识码：A
数据挖掘算法之关联规则
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。 有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，