在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述
型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性
考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事
务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有
规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。
现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I，
且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性：
1 ．可信度（Confidence）
设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联
规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信
度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。
2 ．支持度(Support)
设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。
支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如
果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。
3 ．期望可信度(Expected confidence)
设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如
果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的
关联规则的期望可信度就是20 ％。
4 ．作用度(Lift)
作用度是可信度与期望可信度的比值。作用度描述物品集A 的出现对物品集B 的出现有多大的影响。因为物品集B 在所有事务中出现的概率是期望可信度；而物品集B 在有物品集A 出现的事务中出现的概率是可信度，通过可信度对期望可信度的比值反映了在加入“物品集A 出现”的这个条件后，物品集B 的出现概率发生了多大的变化。在上例中作用度就是70 ％/20 ％=3.5。
可信度是对关联规则的准确度的衡量，支持度是对关联规则重要性的衡量。支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。有些关联规则可信度虽然很高，但支持度却很低，说明该关联规则实用的机会很小，因此也不重要。
期望可信度描述了在没有物品集A 的作用下，物品集B 本身的支持度；作用度描述了物品集A 对物品集B 的影响力的大小。作用度越大，说明物品集B 受物品集A 的影响越大。一般情况，有用的关联规则的作用度都应该大于1，只有关联规则的可信度大于期望可信度，才说明A 的出现对B 的出现有促进作用，也说明了它们之间某种程度的相关性，如果作用度不大于1，则此关联规则也就没有意义了。
二、关联规则的挖掘
在关联规则的四个属性中，支持度和可信度能够比较直接形容关联规则的性质。从关联规则定义可以看出，任意给出事务中的两个物品集，它们之间都存在关联规则，只不过属性值有所不同。如果不考虑关联规则的支持度和可信度，那么在事务数据库中可以发现无穷多的关联规则。事实上，人们一般只对满足一定的支持度和可信度的关联规则感兴趣。因此，为了发现有意义的关联规则，需要给定两个阈值：最小支持度和最小可信度，前者规定了关联规则必须满足的最小支持度；后者规定了关联规则必须满足的最小可信度。一般称满足一定要求的（如较大的支持度和可信度）的规则为强规则（Strong rules）。
在关联规则的挖掘中要注意以下几点：
1、充分理解数据。
2、目标明确。
3、数据准备工作要做好。能否做好数据准备又取决于前两点。数据准备将直接影响到问题的复杂度及目标的实现。
4、选取恰当的最小支持度和最小可信度。这依赖于用户对目标的估计，如果取值过小，那么会发现大量无用的规则，不但影响执行效率、浪费系统资源，而且可能把目标埋没；如果取值过大，则又有可能找不到规则，与知识失之交臂。
5、很好地理解关联规则。数据挖掘工具能够发现满足条件的关联规则，但它不能判定
关联规则的实际意义。对关联规则的理解需要熟悉业务背景，丰富的业务经验对数据有足够的理解。在发现的关联规则中，可能有两个主观上认为没有多大关系的物品，它们的关联规则支持度和可信度却很高，需要根据业务知识、经验，从各个角度判断这是一个偶然现象或有其内在的合理性；反之，可能有主观上认为关系密切的物品，结果却显示它们之间相关性不强。只有很好的理解关联规则，才能去其糟粕，取其精华，充分发挥关联规则的价值。
发现关联规则要经过以下三个步骤：
1、连接数据，作数据准备；
2、给定最小支持度和最小可信度，利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；
3、可视化显示、理解、评估关联规则。
三、关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：
第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，
第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小
支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的
k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关
联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关
联规则。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
四、关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个
较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。
5. 关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
2.基于划分的算法
Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。
3.FP-树频集算法
针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori 算法有巨大的提高。
五、关联规则发掘技术在国内外的应用
就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。
同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。
但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。
近年来关联规则发掘技术的一些研究
由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性
关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)
一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
关联性规则——外国证据规则系列之二 证据规则渊源于英国普通法，十七、十八世纪后，以两种途径传播到世界各地。其途径之一是，伴随着在世界范围内的殖民扩张，英国开始在其殖民地强制推行包括证据法在内的英国法律制度，逐渐形成了一个以继受普通法为特征的英美法系。现在，在英美法系国家里，基本上沿袭了普通法上的证据规则，一些国家甚至根据本国的需要对证据规则进行较大的发展，如美国通过宪法判例确立了非法证据排除规则。其二是，基于完善本国刑事诉讼制度的需要，欧洲大陆的一些国家主动吸收、借鉴英国法的一些合理做法，也开始确立了一定数量的证据规则。经过数世纪的发展，证据规则已经超出了某一个特定国家，并在一定程度上形成了一些为多数国家所共认的证据规则。 在我国证据规则体系的建设中，西方国家尤其是英美法系国家的一般作法具有较大的借鉴价值。因为“这些规则的基本内容不仅反映对抗制诉讼的要求，也体现了发现客观真实的一般规律”。结合我国建立、健全证据规则的立法需求，本文以下将对西方国家普遍认同的一些主要证据规则予以介绍。由于英美法系国家规范证据能力的证据规则历史悠久、形式完备，在具体论述时，将主要以英美法系国家为主，同时兼及大陆法系国家。 相关性规则，又称关联性规则，是英美法系的一项基础性证据规则。美国学者格雷厄姆。C.雷丽认为，“证据的相关性，是融汇于证据规则中带有根本性和一贯性的原则。……由于相关性这一涵义适用于所有所举出的证据，因此，也渗透于庭审的全部过程。所有具备可采性的证据必须先与要证事实具有相关性，至少当对方举证就证据的相关性质疑时，必须首先证实其具有相关性。”相关性规则的基础性地位体现于以下两个方面：第一，相关性规则涉及的是特定证据材料与待证事实之间的关系，而不是该证据的存在形式。因此，相关性规则适用于任何形式的证据资料，在适用范围上具有广泛性。第二，相关性是具有证据资格的基础条件。尽管具有相关性的证据并不必然具有证据资格（或曰可采性），但是，没有相关性的证据却必然不具证据资格。 理解相关性规则的关键在于正确地认识何谓“相关性”。在英美法国家，由于相关性问题属于法官负责的事项，判例很少关心相关性的语义界定。事实上，学者一般是在日常语义上使用该术语的。在判例中，相关性被理解为“被提出的证据对于被证明的事实具有‘逻辑上的可能性（Logically Probative）’，或者说，就此目的而言具有‘逻辑上的相关性’（Logically relevant）”。“有关
摘要关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。在关联规则挖掘算法中，Apriori算法是最常用的，Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。 关键词关联分析 Apriori算法spss clementines12.0 相关性 关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。在关联分析中，建立“关联规则模型”分析数据，了解事物之间的相关程度。比如，进行市场调查解决营销问题上，在海量数据中利用模型发现内在的规律性，从而找出解决方案。 A => B [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] 式中A是规则前项（Antecedent），B是规则后项 (Consequent)。实例数表示所有购买记录中包含A的记录的数量。 支持度（Support）表示购买A的记录数占所有的购买记录数的百分比。 规则支持度（Rule Support）表示同时购买A和B的记录数占所有的购买记录数的百分比。 置信度（confidence）表示同时购买A和B的记录数占购买A记录数的百分比。 提升（Lift）表示置信度与已知购买B的百分比的比值，提升大于 1 的规则才是有意义的。 支持度 2% 意味着，所分析的记录中的 2% 购买了A。置信度 60% 表明，购买A的顾客中的 60% 也购买了B。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就说关联规则是有意义的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。就顾客购物而言，根据以往的购买记录，找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则，就找到顾客经常同时购买的商品。 关联规则中的挖掘算法--Apriori算法 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
第42卷 第2期 吉林大学学报(理学版) V ol.42 N o.2 2004年4月 JO U RN A L OF JIL IN U N IV ER SIT Y(SCIEN CE EDIT ION)A pr 2004 关联规则最大频繁项目集的快速发现算法 刘大有1,2,刘亚波1,2,尹治东3 (1.吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012; 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012; 3.吉林出入境检验检疫局,长春130062) 摘要:提出一种快速发现最大频繁项目集的算法,该算法对集合枚举树进行改进,结合自底向上与自顶向下的搜索策略,利用非频繁项目集对候选最大频繁项目集进行剪枝和降维,减少了不必要候选最大频繁项目集的数量,显著提高了发现的效率. 关键词:关联规则;集合枚举树;最大频繁项目集 中图分类号:T P311 文献标识码:A 文章编号:1671-5489(2004)02-0212-04 Fast algorithm for discovering maximum frequent itemsets of association rules LIU Da-yo u1,2,LIU Ya-bo1,2,YIN Zhi-dong3 (1.College of Comp uter S cience and T echnology,J ilin U niver sity,Changchun130012,China; 2.K ey L abor atory of Sy mbolic Comp utation and K now ledg e E ngineering of M inistry of Education,J ilin U niver sity, Changchun130012,China; 3.J ilin E ntry-Ex it I nsp ection and Quar antine Bureau,Changchun130062,China) Abstract:The present paper presents an efficient alg orithm that improv es set-enumeratio n tr ee and finds maxim um frequent item sets.By co mbining botto m-up and top-dow n searches in set-enumeration tree and making use of the infrequent itemsets to pr une candidates of the m ax imum frequent itemsets, the algorithm reduces the number of candidates of the max imum frequent itemsets g enerated by it so that the efficiency is incr eased. Keywords:association rule;set-enumeration tree;max imum frequent itemset 发现频繁项目集是关联规则等多种数据挖掘的关键问题.在关联规则挖掘中,如果一个项目集的支持度不小于用户定义的最小支持度(以下简记为minsup),则称为频繁项目集;反之则称为非频繁项目集.如果一个频繁项目集的所有超集都是非频繁项目集,则称为最大频繁项目集.目前,多数频繁项目集发现算法都是Apr io ri算法或者其变种[1].这些算法采用自底向上的方法穷举每个频繁项目集,当最大频繁项目集很长时,这将是一个NP问题.任何频繁项目集都是最大频繁项目集的子集,该问题可以转化为发现所有最大频繁项目集.提高发现最大频繁项目集效率的关键是减少生成不必要的候选项目集及对其支持度的计算. 文献[2]中的M ax-Miner算法采用集合枚举树来描述项目集,突破了传统的自底向上的搜索策 收稿日期:2003-09-28. 作者简介:刘大有(1942～),男,教授,博士生导师,从事人工智能、数据挖掘和计算机应用的研究,E-mail:dyliu@https://www.doczj.com/doc/7f1350244.html,. cn.联系人:刘亚波(1975～),女,博士研究生,从事关联规则挖掘和粗糙集理论的研究,E-mail:liu-yabo@https://www.doczj.com/doc/7f1350244.html,. 基金项目:国家自然科学基金(批准号:60173006)、国家高技术研究发展计划项目(批准号:2003AA118020)、吉林省科技发展计划重大项目(批准号:吉科合字20020303-2)和吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室资助基金.
数据挖掘（2）：关联规则FpGrowth算法 2015/08/28 · IT技术·数据挖掘 分享到：6 ?Android-精通Activity ?新春特辑-Cocos抢红包 ?Android攻城狮的第二门课（第3季） ?Android攻城狮的第二门课（第2季） 原文出处：fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori 算法高很多。 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录，使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录，而且该算法不需要生成候选集合，所以效率会比较高。我们还是以上一篇中用的数据集为例： TID Items T1{牛奶,面包} T2{面包,尿布,啤酒,鸡蛋} T3{牛奶,尿布,啤酒,可乐} T4{面包,牛奶,尿布,啤酒} T5{面包,牛奶,尿布,可乐}
一、构造FpTree FpTree 是一种树结构，树结构定义如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 public class FpNode { String idName;// id 号 List
关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念 关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与 一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式， 其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。
自由与规则的关系（上） 自由与规则的关系（上） 孙瑞雪教育机构作者：王晓燕 谈自由和规则的关系，我必须先简要谈一下我们理解的自由和规则分别是什么。当我们清晰了什么是真正的自由，什么是真正的规则的时候，我们自然就能够知道两者之间的内在关系。 自由是什么？刚开始接触这个概念的时候，许多家长都认为，自由就是想做什么就做什么。那么，我们先来看一下自由到底是什么：心理学里讲，自由是按照自己的意愿做事情。由这个概念我们可以得出，人应该都是自由的，因为每个人都是自己，每个人都有自己的意愿，从这个意义上，人是永远自由的。但是从人的行动上来讲，有些行为必须符合公共环境下的要求。比如：乘坐公交车时，你必须排队等待、在十字路口的红灯前你必须等待。在这些公共的环境中，人们必须遵守一些公共的规则，而这些公共的规则是为了保证每一个人都有自由。 当一个新生命诞生的时候，这个生命的自由就随之而来，一个独立的生命，一个自由的生命，这是大自然的造化。因此，我要说的是，自由不是成人给儿童的，自由是每个生命
生来具有的特质。生命的成长是一个自然的过程，在这个过程中，无论是身体还是精神的成长与发展，都是一个自然展现的过程。 对于儿童，成长是一个自发、自然的过程，我们成人能够给予儿童的只有自由。这个自由指的是自由的环境，在这个环境这中，儿童可以成为他自己。蒙特梭利在她的教育理念中提出一个重要的理论，那就是精神胚胎。她认为，生命在形成的那一瞬间，在拥有生命胚胎的同时，也同时拥有了一个精神胚胎。就像生命的计划自然而然的实现成为一个我们看到的人一样，精神的计划也在一步一步的实现着。生命的胚胎需要一个充满营养的环境，从而使一个受精的细胞逐渐的实体化为一个人的形状，这个过程的发生是自然而然的，这个计划是在事先就已经有了的。人的精神成长也是这样的一个过程，在这个过程，我们同样需要给孩子一个环境，一个充满营养——爱和自由的环境。在儿童成长过程中，我们首先要保证的就是，他可以按照自己的精神胚胎的计划成长，因此，自由是一个人能够实现自己的前提，只有拥有自由的独立意志，儿童才可能展现自己。 规则是什么呢？规则是人们公共制定的并且共同遵守 的约定。在公共的环境和关系中，才会发生规则的问题。这样的约定，能够让每一个人都拥有自己的权利，能够保证每一个人都是平等的。规则，表明了所有人之间的一种界限。
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述 型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事 务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有 规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。 设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I， 且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性： 1 ．可信度（Confidence） 设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联 规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信 度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。 2 ．支持度(Support) 设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。 支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。 3 ．期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的 关联规则的期望可信度就是20 ％。 4 ．作用度(Lift)
行政诉讼证据关联性规则的理论及适用 在诉讼中，证据是否具有关联性、合法性和真实性是可否被采纳的标准。因此，行政诉讼证据关联性规则在行政诉讼证据规则中具有非常重要的地位，它也是起草《关于行政诉讼证据若干问题的规定》（以下简称《行政证据规定》）时重点讨论的问题之一。本文仅就有关行政诉讼证据关联性规则的主要理论问题及适用时需要注意的一些问题谈谈笔者的一些认识。 一、关联性规则的涵义 证据只有与案件事实相关联才能用以证明诉辩双方所争议的案件事实。这一原则在英美法系国家的证据规则中被称之为关联性规则。也就是说，不具有关联性的证据将被排除在可采纳的证据之外。大陆法系的诉讼法虽然没有明确规定证据排除规则意义上的关联性规则，但该规则对证据的关联性提出的基本要求，则在诉讼证据的审核认定中被普遍承认和采纳。关联性规则的意义在于明确证据的范围，避免当事人在不相关的问题上过分拖延、浪费时间，而且要求执法人员在调查取证时，应当限于与本案有关联的证据材料；在审查判断证据时，应当注意及时排除与本案无关联的证据材料。 什么是证据的关联性？证据的关联性，又称证据的相关性。《美国联邦证据规则》第401条给相关证据所下的定义为：相关证据指证据具有某种倾向，使决定某项在诉讼中待确定的正义事实的存在比没有该项证据时更有可能或者更无可能。（注：参见白绿铉、卞建林译：《美国联邦民事诉讼规则·证据规则》，中国法制出版社20XX年1月版，第215页。）美国学者华尔兹认为，证据的“相关性是指实质性和证明性的结合。如果所提出的证据对案件中的某个实质性正义问题具有证明性（有助于认定该问题），那它就具有相关性。”（注：（美）乔恩·R·华尔兹著、何家弘等译：《刑事证据大全》，中国人民公安大学出版社1993年3月出版，第64页。）英国学者斯蒂芬认为：“所应用的任何两项事实是如此相互关联着，即按照事物的通常进程，其中一项事实本身或与其他事实相，能大体证明另一事实在过去、现在或将来的存在或不存在。”（注：转引自刘善春、毕玉谦、郑旭著：《诉讼证据规则研究》，中国法制出版杜20XX年5月出版，第440页－441页。）美国的有关法律和英美学者从不同角度为关联性下了定义，我们从中可以看出，在英美法系中，所谓关联性或相关性，是指证据必须与案件的待证事实有关，从而具有能够证明案件的待证事实的属性。
深圳大学研究生课程论文 题目对关联分析方法的学习报告成绩 专业软件工程(春)课程名称、代码数据库与数据挖掘142201013021年级2013 姓名刘璐 学号20134313008 时间2014 年11 月 任课教师傅向华
1关联分析方法及其应用综述 1.1关联分析概念 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“‘C语言’课程优秀的同学，在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”，那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。 世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。对于计算机而言，它需要知道所有的事情发生情况，并且把相应的事情合并成一个事务，通过对各个事务的扫描，来确定事情的关联规则。 1.2关联分析算法简介 Apriori算法[1] 是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 （1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D); （2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {
数据挖掘中的关联规则 程晓飞2009306202008 摘要： 近年来，数据挖掘己经引起了信息产业界的极大关注，这是快速增长的数据量和曰益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果，对数据挖掘技术进行系统、深入、全面、详尽地研究是全球信息化发展的客观需要。本文对数据挖掘技术，尤其是关联规则数据挖掘技术进行了系统、深入、全面、详尽地分析和研究。 关键词：数据挖掘；关联规则；Ａｐｒｉｏｒｉ算法；基于划分的算法 1.什么是关联规则 在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事："尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算
浅析自由与规则之关系的演变 何为自由？ 抛开教条的定义和概念，让我们把这个抽象晦涩的词汇倒过来念，会发现一切变得那么简单。 自由，由自，即是由自己来决定。决定怎么想，决定怎么做。 那么会出现一个问题，总有人霸气外露，宣称“我的就是我的，你的还是我的”，怎么办？从这个层面上看，有人自由了，自然就有人不自由。 有道是“有人的地方就有江湖”，既然身在江湖，自然少不了“江湖规矩”。不按规矩办事，横行霸道，欺凌弱小，终会身败名裂，死无葬身之地。 所以人的能力不是无限延伸的，自由同样也不能被无限放大。康德在此意义上使用自由一词，认为自由是人在自己所拥有的领域自主追求自己设定的目标的权利。因此，规则被创制出来，用以划分彼与此的自由界限。可以说，没有规则不限制自由，也没有脱离了规则的自由。 规则的产生源于人类的理性。康德同样说过：“我们所有的知识都开始于感性，然后进入到知性，最后以理性告终。没有比理性更高的东西了。”人类社会经过理性的思考，选择了以规则为手段的方式，来平衡个体之间的自由，使之形成统一的秩序体，从而使每个个体受益。 规则的种类有很多，其中最为主要的代表是道德、宗教以及法律。 “道德首先被要求的是支配自己”，因此，康德指出：“道德确实不是指导人们如何使自己幸福的教条，而是指导人们如何配享有幸福的学说。”道德的遵守依赖于人的良心。“良心是一种根据道德准则来判断自己的本能，它不只是一种能力，它是一种本能。”因此俗话说：“人之初，性本善”。“上善若水。水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道。居善地，心善渊，与善仁，言善信，政善治，事善能，动善时。夫唯不争，故无尤。” 我国古代的礼制文化即是道德规则作为社会主旋律的黄金时期。但正是因为道德的这种自律性，使得道德作为社会规范的调整力度不可能太强。春风化雨，潜移默化，也是好的，作用不可小视，但也注定不能仅凭此种方式来调整自由。
数据挖掘的其他基本功能介绍 一、关联规则挖掘 关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。 1、 基本概念 设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ?，但是A B ?得不到足够支持。 在规则挖掘中涉及到两个重要的指标： ①、支持度 支持度n B A n B A )()(?=?，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。 ②、置信度 置信度) ()()(A n B A n B A ?=?，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。 ③、一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。 如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则； 如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。 关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。 在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。 应用的例子： * 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。 * 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。 那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？
关联规则基本概念 设I={i 1,i 2,…i m }是项的集合。设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得I T ?。每个事务有一个标识符，称作TID 。设A 是一个项集，事务T 包含A 当且仅当T A ?。关联规则是诸如A ?B 的蕴涵式，其中I A ?，I B ?，并且φ=?B A 。 （1）支持度与置信度 规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度量值，它们分别表示发现规则的有用性和确定性。规则A ?B 在事务级中D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含B A ?（即A 和B 二者）的百分比，它是概率)(B A P ?。规则A ?B 在事务集中具有置信度c ，其中D 中包含A 的事务同时也包含B 的百分比是c 。这是条件概率)(A B P 。即是 )()(sup B A P B A port ?=? （7.21） 即：关联模式的支持度是模式为真的任务相关的元组（或事务）所占的百分比。对于关联规则 A ?B （其中A 和B 是项目的集合），支持度定义为： 元组总数 的元组数和包含）支持度（B A =?B A )()(A B P B A confidence =? （7.22） 即：每个发现模式都应当由一个表示其有效性或“值得信赖性”的确定性度量。对于关联规则A ?B （其中A 和B 是项目的集合），其确定性度量置信度定义为： ()的元组数 包含的元组数和包含置信度A B A B A =? 同时满足最小支持度阈值（min_sup ）和最小置信度阈值（min_conf ）的规则称作强规则，我们用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示支持度和置信度。 如果我们想象全域是商品的集合，则每种商品有一个布尔变量，表示该商品的有无。每个篮子则可用一个布尔向量表示。可以分析布尔向量，得到反映商品频繁关联或同时购买的购买模式。这些模式可以用关联规则的形式表示。例如，购买计算机也趋向于同时购买财务管理软件可以用以下关联规则表示： computer ?financial_management_software[support=2%,confidence=60%] 上面关联规则的支持度2%意味分析中的全部事务的2%同时购买计算机和购买财务管理软件，置信度60%以为购买计算机的顾客60%也购买财务管理软件。如果关联规则满足最小支持度阈值和最小值信度阈值，则这个关联规则被认为是有趣的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。 （2）期望可信度（c e ） 设D 中有e%的事务支持项集B ，e%称为关联规则A ?B 的期望可信度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，项集B 在所有事务中出现的概率有多大。如果某天共有1000个顾客到商场购买商品，其中有200个顾客购买了冰箱，则上述的关联规则的期望可信度就是20%。 （3）作用度（lift ）
关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。 举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝—>｛啤酒｝。这就是使用关联分析方法所得到的结果，而关联分析所得到的结果，我们可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。在进行关联分析时，我们常常会遇到这样两个问题： A. 从大型数据集中发现模式一般来说需要在计算上付出巨大的代价，甚至往往是impossible的，我们往往采用置信度和支持度的剪枝来解决这个问题。 B. 所发现的某些模式可能是虚假的，这个我们需要采用一些关联规则的评估来解决这个问题。 1.1关联规则的优点 a.它可以产生清晰有用的结果。 b.它支持间接数据挖掘。 c.可以处理变长的数据。 d.它的计算的消耗量是可以预见的。 2.1随机森林基本原理 1、项集和K-项集 令I={i1,i2,i3……id}是购物篮数据中所有项的集合，而T={t1,t2,t3….tN}是所有事务的集合，每个事务ti包含的项集都是I的子集。在关联分析中，包含0个或多个项的集合称为项集。如果一个项集包含K个项，则称它为K-项集。空集是指不包含任何项的项集。例如，在购物篮事务的例子中，｛啤酒，尿布，牛奶｝是一个3-项集。 2、支持度计数 项集的一个重要性质是它的支持度计数，即包含特定项集的事务个数，数学上，项集X的支持度计数σ(X)可以表示为 σ(X)=|{ti|X?ti,ti∈T}| 其中，符号|*|表示集合中元素的个数。 在购物篮事务的例子中，项集｛啤酒，尿布，牛奶｝的支持度计数为2，因为只有3和4两个事务中同时包含这3个项。
政府关系维护知指导规则 第一章总则 一、为建立积极、健康、正常的政府关系，规范公司与政府交往中的各项活动，维护公司的合法权益，为公司快速发展提供良好的外部环境，特制定本规则。 二、本公司所有与政府相关部门之间的关系维护及其相关活动均适用本规则。 三、本规则所称的政府相关部门是指政府管理部门，包括但不限于工商、税务、劳动、城建、环保、房管、土地等以及由政府主导产生的行业协会组织。在公司正常商业交往中的政府部门也包括在此范围之内。 四、与政府各相关部门关系维护是指公司到政府有关部门办理各种事宜，参与政府组织的活动，并通过各种渠道的交流，加强与政府相关部门之间的沟通，增进政府对公司的了解和认同，提升公司形象，维护公司合法权益，以实现公司整体利益最大化的重要工作。 五、与政府各相关部门关系维护的目的是： （一）促进公司与政府各相关部门之间的良性关系，增进政府对公司的认可和支持。 （二）建立稳定、持久发展的基础，为公司经营创造良好的外部环境。 （三）及时获取有关政策信息，为公司决策提供依据。 （四）履行企业社会公民的责任。
（五）促进公司整体利益最大化和社会效益并举的理念。 （六）自觉接受社会和政府监督，提升公司治理水平。 六、与政府相关部门关系工作的基本原则是： （一）合法合规原则。在与政府关系维护中，应严格遵守国家法律、法规及相关规定，不得为获取和保持商业利益或者获得任何不正当利益，采取任何不合法、不正当的行为。 （二）积极主动原则。公司各有关部门应与政府主动沟通，及时了解政策变化和政府要求，为公司决策提供依据。 （三）规范严谨原则。在与政府各相关部门接触时，应严格按照公司行为规范行事，不能举止无措。提供各种数据和资料要真实准确，不能摸棱两可，含糊其词。 （四）诚实守信原则。公司的政府关系工作应客观、真实和准确。与政府建立互信基础，并以自己的行为履行诺言，赢得政府部门的信任。 七、本指导规则是公司政府关系工作的基本行为指南，公司各有关部门按照本指导规则的精神和要求，积极、主动地开展政府关系工作。 第二章政府各部门关系工作的内容和方式 八、政府关系工作的内容主要包括： （一）公司到相关政府部门办理各种证、照及审批手续。 （二）公司依法律规定，缴纳各种税、费。 （三）公司为员工办理各种社会统筹以及劳动关系事宜；