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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Multi-Level
Association：项目实践：构建一个关联规则学习系统
1 引言
1.1 关联规则学习的基本概念
关联规则学习是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于发现数据集中的频
繁项集以及这些项集之间的关联性。在零售业、市场篮子分析、推荐系统等领
域有着广泛的应用。其核心思想是通过分析大量交易数据，找出哪些商品经常
一起被购买，从而为商家提供商品摆放、促销策略等方面的建议。
1.1.1 示例
假设我们有以下的交易数据集：
交易 ID
商品
1
{牛奶, 面包, 黄油}
2
{牛奶, 面包}
3
{面包, 黄油}
4
{牛奶, 黄油}
5
{牛奶, 面包, 黄油}
应用关联规则学习算法，如 Apriori 算法，我们可以找出以下规则： - {牛
奶} -> {面包} (支持度：4/5, 置信度：4/4) - {牛奶} -> {黄油} (支持度：3/5, 置信度：
3/4) - {面包} -> {黄油} (支持度：3/5, 置信度：3/3)
其中，支持度表示规则在数据集中出现的频率，置信度表示在包含规则前
件的交易中，规则后件出现的概率。
1.2 多级关联规则学习的重要性
传统的关联规则学习主要关注于单一层次的频繁项集，但在实际应用中，
数据往往具有层次结构，例如商品可以按照类别、品牌等进行分层。多级关联
规则学习能够挖掘出不同层次上的关联性，提供更深入的洞察和更精细的决策
支持。
1.2.1 示例
考虑一个商品层次结构，其中商品被分为不同的类别：
� 食品类：{牛奶, 面包, 黄油}
� 饮料类：{可乐, 果汁}
� 个护类：{牙膏, 洗发水}
通过多级关联规则学习，我们不仅能够发现如“牛奶 -> 面包”这样的规则，
还能够发现跨类别的规则，如“食品类 -> 饮料类”，这在制定跨类别促销策略
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