【免费】人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Graph-BasedAssociation：图数据结构与表示学习.pdf资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Graph-Based

Association：图数据结构与表示学习

1 引言

1.1 关联规则学习的重要性

关联规则学习是数据挖掘领域中一种发现数据集中项之间有趣关联或相关

关系的算法。在零售业、市场篮子分析、医疗诊断、推荐系统等领域，关联规

则学习能够揭示出隐藏在大量数据中的模式，帮助决策者理解数据之间的潜在

联系，从而做出更明智的决策。例如，在零售业中，通过分析顾客的购买行为，

可以发现“如果顾客购买了面包，他们也很可能购买黄油”这样的关联规则，

从而优化商品布局或促销策略。

1.2 图数据结构在关联规则学习中的应用

图数据结构为关联规则学习提供了一种更直观、更强大的表示方式。在图

中，节点可以代表不同的实体（如商品、用户、症状等），边则表示这些实体之

间的关系。通过图数据结构，可以更自然地捕捉到实体之间的复杂关联，而不

仅仅是简单的两两关联。例如，在社交网络分析中，用户之间的互动可以形成

一个图，通过分析这个图，可以发现用户之间的兴趣相似性，从而推荐他们可

能感兴趣的内容。

1.2.1 示例：使用图数据结构进行市场篮子分析

假设我们有以下的市场篮子数据，表示不同顾客的购买记录：

顾客 ID

购买商品

1

{牛奶, 面包, 黄油}

2

{面包, 黄油}

3

{牛奶, 面包}

4

{牛奶, 黄油}

5

{牛奶, 面包, 黄油}

我们可以将这些数据转换为一个图数据结构，其中每个商品是一个节点，

如果两个商品在同一个顾客的购买记录中出现，则在它们之间添加一条边。这

样，我们可以通过分析图的结构，如节点的度数、边的权重等，来发现商品之

间的关联规则。

#

使用

Python

的

networkx

库来创建和分析图

import networkx as nx

#

创建一个空的无向图

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