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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：关联规则学习的可视化工具

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}

我们可以使用关联规则学习算法，如 Apriori 算法，来找出频繁项集和关联

规则。例如，我们可能会发现“牛奶 -> 面包”的规则，表示如果顾客买了牛奶，

他们也很可能买面包。

1.2 多级关联规则学习的重要性

传统的关联规则学习通常只关注单一层次的关联性，即只考虑商品之间的

直接关联。然而，在实际应用中，商品之间的关联可能存在于多个层次，例如，

商品类别、品牌、价格区间等。多级关联规则学习能够更全面地分析这些多层

次的关联性，从而提供更深入的洞察和更精准的推荐。

1.2.1 示例

考虑以下商品分类数据：

交易 ID

商品类别

1

{乳制品, 面包制品, 奶油制品}

2

{乳制品, 面包制品}

3

{面包制品, 奶油制品}

4

{乳制品, 奶油制品}

5

{乳制品, 面包制品, 奶油制品}

通过多级关联规则学习，我们不仅能够发现“乳制品 -> 面包制品”的规则，

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