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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Multi-Relational
Association：关联规则评估与优化
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领域中一种重要的技术，主要用于发现数据集中
项之间的有趣关联或相关性。在零售业中，它常被用来分析顾客的购买行为，
找出哪些商品经常一起被购买，从而为商家提供商品摆放和促销策略的依据。
关联规则学习的核心是 Apriori 算法，它通过频繁项集的生成和规则的提取来发
现关联规则。
1.1.1 频繁项集
频繁项集是指在数据集中出现频率超过给定阈值的项集。例如，在一个超
市的销售数据中，如果“面包”和“牛奶”一起出现在至少 5%的交易中，那么
“面包”和“牛奶”的组合就是一个频繁项集。
1.1.2 关联规则
关联规则是从频繁项集中提取出来的，表示两个或多个项之间的关系。一
个典型的关联规则可以表示为“如果顾客购买了面包，那么他们有 70%的可能
性也会购买牛奶”。这种规则的发现有助于理解数据中的模式和趋势。
1.1.3 支持度与置信度
� 支持度（Support）：表示一个项集在数据集中出现的频率。例如，
面包和牛奶的组合支持度为 5%，意味着在所有交易中，这个组合出现的
比例是 5%。
� 置信度（Confidence）：表示一个规则的可靠性。例如，规则“面
包->牛奶”的置信度为 70%，意味着在购买了面包的交易中，有 70%的
交易也包含了牛奶。
1.2 多关系关联规则学习的重要性
传统的关联规则学习主要关注单一关系数据，即数据集中的每个记录只表
示一个关系。然而，在现实世界中，数据往往包含多层关系，例如，顾客购买
行为不仅与商品有关，还可能与时间、地点、天气等其他因素有关。多关系关
联规则学习（Multi-Relational Association Learning）旨在从这种复杂的数据结构
中发现关联规则，它能够处理包含多个实体和关系的数据集，从而提供更深入
的洞察和更全面的分析。
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