数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于Java的关联规则算法的超市购物篮事务.doc

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。 ### 数据挖掘与数据分析应用案例：基于Java的关联规则算法实践 #### 一、背景与引入 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，而数据分析则侧重于解释这些信息的意义。在众多的数据挖掘技术中，关联规则挖掘因其简单且直观的特点而在商业智能、市场分析等领域得到了广泛应用。本文将以沃尔马超市的购物篮分析为例，探讨如何使用关联规则挖掘技术来揭示顾客购买行为之间的隐含关系。 #### 二、关联规则的基础概念 关联规则是一种形如`X → Y`的蕴涵式，其中`X`和`Y`都是物品集合的子集。这里的`X`被称为关联规则的先导(left-hand-side, LHS)，而`Y`被称为后继(right-hand-side, RHS)。每个关联规则都有两个重要的度量标准：支持度和支持度阈值、置信度和置信度阈值。 **支持度**（Support）是指在所有交易记录中，同时包含`X`和`Y`的交易所占的比例。用公式表示即为： \[ \text{Support}(X,Y) = \frac{\text{包含} X \text{和} Y \text{的交易数}}{\text{总交易数}} \] **置信度**（Confidence）是指在包含`X`的所有交易中，同时也包含`Y`的交易所占的比例。用公式表示即为： \[ \text{Confidence}(X \rightarrow Y) = \frac{\text{包含} X \text{和} Y \text{的交易数}}{\text{包含} X \text{的交易数}} \] #### 三、案例分析：沃尔马超市的尿布与啤酒现象 在沃尔马超市的案例中，通过对历史销售数据的分析，发现了一个有趣的现象——尿布和啤酒常常被一起购买。为了更深入地理解这一现象，我们设定了最小支持度(min_support)为5%，最小置信度(min_confidence)为70%。 - **最小支持度**：表示至少有5%的交易同时包含了尿布和啤酒。 - **最小置信度**：表示在所有包含尿布的交易中，至少有70%的交易同时购买了啤酒。 这意味着，当一位顾客购买尿布时，有很高的概率他也会购买啤酒。基于这一发现，沃尔马可以在销售尿布的区域放置啤酒，以提高销售额。 #### 四、关联规则挖掘算法：Apriori算法 Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它基于频繁项集的特性，通过逐层搜索的方式来发现所有满足最小支持度的频繁项集。 **Apriori算法的主要步骤如下：** 1. **初始阶段**：首先扫描数据库，找出所有满足最小支持度的单个物品，形成频繁1-项集L1。 2. **连接步**：从Lk-1中生成候选k-项集Ck，然后通过再次扫描数据库来评估每个候选项集的支持度。 3. **剪枝步**：从Ck中删除那些不满足最小支持度的项集，剩下的就是新的频繁项集Lk。 4. **重复**：重复步骤2和3，直到不能生成更多的频繁项集为止。 #### 五、关联规则的应用场景 除了沃尔马超市的例子之外，关联规则挖掘还可以应用于多个领域： - **电子商务**：通过分析用户的购物车数据，推荐相关产品。 - **医疗健康**：发现药物间的相互作用，辅助诊断疾病。 - **社交媒体**：分析用户的行为模式，提供个性化推荐服务。 - **金融风控**：识别异常交易行为，防范欺诈风险。 #### 六、结论 通过本文的介绍可以看出，关联规则挖掘是一项强大的数据挖掘技术，能够在商业决策、市场分析等多个方面发挥重要作用。通过对沃尔马超市购物篮数据的分析，我们可以更加直观地理解关联规则挖掘的价值所在。未来，随着大数据技术的发展，关联规则挖掘将在更多领域展现出其独特的优势。