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大型数据库中的关联规则挖掘.ppt

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大型数据库中的关联规则挖掘.ppt

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第

四

章

关

联

规

则

挖

掘

• 关联规则挖掘：

– 从事务数据库，关系数据库和其他信息存储中

的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现

的模式、关联和相关性。

• 应用：

– 购物篮分析、分类设计、捆绑销售等

“

尿

布

与

啤

酒

”

——

典

型

关

联

分

析

案

例

• 采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤

酒”的故事。在美国，一些年轻的父亲下班

后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因

此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年

轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买

一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，

把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售

额。同样的，我们还可以根据关联规则在

商品销售方面做各种促销活动。

一

、

基

本

概

念

• 给定：

– 项的集合：I={i

,...,i

}

– T={t

…t

}是数据库中事务的集合，每个事务t

则是项的集合，使得

• 则为T中的关联规则。

– 其中并且

规

则

度

量

：

支

持

度

和

置

信

度

Customer

buys diaper

Customer

buys both

Customer

buys beer

• 对所有满足最小支持度

和置信度的关联规则

– 支持度s是指事务集T中

包含的百分比

– 置信度c是指T中包含A

同时也包含B的事务占包

含A的事务的百分比

• 最小支持度 min_sup

• 最小置信度 min_conf

• 强关联规则：如果事务集合T中的关联规则

• B同时满足support(AB)>min_sup,

• confidence(AB)>min_conf,

• 则AB称为T中的强关联规则。

• 关联规则挖掘就是在事务集合中挖掘强关

联规则。

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