机器学习与数据挖掘的关系
在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习（Data Mining）以及数据挖掘（Machine Learning）是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高瞻仰的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于渗透了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学知识以一种更容易理解的方式讲解给大家。本文从基本概念出发浅析他们的关系和异同，不讲具体算法和数学公式。希望对大家能有所帮助。
一、概念定义机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望（计算机）系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，经验通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法
挑战。 印第安纳大学Truthy（意：可信）项目的目标是从这种每日的信息泛滥中发掘出深层意义，博士后研究员埃米利奥·费拉拉（Emilio Ferrara）说。“Truthy是一种能让研究者研究推特上信息扩散的 工具。通过识别关键词以及追踪在线用户的活动，我们研究正在进行的讨论。” Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽（Fil Menczer）和亚力桑德罗·弗拉米尼（Alessandro Flammini）开发的。每一天，该项目的计算机过滤多达5千万条推文，试图找出其中蕴含的模式。 Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽（Fil Menczer）和亚力桑德罗·弗拉米尼（Alessandro Flammini）开发的。每一天，该项目的计算机过滤多达5千万条推文，试图找出其中蕴含的模式。 大数据盯着“#bigdata”（意为大数据）。这些是在推特上发布过“bigdata”的用户之间的连接，用户图标的尺寸代表了其粉丝数多寡。蓝线表示一次回复或者提及，绿线表示一个用户是另一个的粉丝。 一个主要的兴趣点是“水军”，费拉拉说：协调一致的造势运动本应来自草根阶层，但实际上是由“热衷传播虚假信息的个人和组织”发起的。 2012年美国大选期间，一系列推文声称共和党总统候选人米特·罗姆尼（Mitt Romney）在脸谱网上获得了可疑的大批粉丝。“调查者发现共和党人和民主党人皆与此事无关。”费拉拉说，“幕后另有 主使。这是一次旨在令人们相信罗姆尼在买粉从而抹黑他的造势运动。”
水军的造势运动通常很有特点，费拉拉说。“要想发起一场大规模的抹黑运动，你需要很多推特 账号，”包括由程序自动运行、反复发布选定信息的假账号。“我们通过分析推文的特征，能够辨别出这种自动行为。” 推文的数量年复一年地倍增，有什么能够保证线上政治的透明呢？“我们这个项目的目的是让技术掌握一点这样的信息。”费拉拉说，“找到一切是不可能的，但哪怕我们能够发现一点，也比没有强。” 随着数据及通讯价格持续下跌，新的思路和方法应运而生。 如果你想了解你家中每一件设备消耗了多少水和能量，麦克阿瑟奖获得者西瓦塔克·帕特尔（Shwetak Patel）有个解决方案：用无线传感器识别每一台设备的唯一数字签名。帕特尔的智能算法配合外挂传感器，以低廉的成本找到耗电多的电器。位于加利福尼亚州海沃德市的这个家庭惊讶地得知，录像机消耗了他们家11%的电力。等到处理能力一次相对较小的改变令结果出现突破性的进展，克拉考尔补充道，大数据的应用可能会经历一次“相变”。 “大数据”是一个相对的说法，不是绝对的，克拉考尔指出。“大数据可以被视作一种比率——我们能计算的数据比上我们必须计算的数据。大数据一直存在。如果你想一下收集行星位置数据的丹麦天文学家第谷布拉赫（Tycho Brahe，1546-1601），当时还没有解释行星运动的开普勒理论，因此这个比率是歪曲的。这是那个年代的大数据。” 大数据成为问题“是在技术允许我们收集和存储的数据超过了我们对系统精推细研的能力之后。”克拉考尔说。 我们好奇，当软件继续在大到无法想象的数据库上执行复杂计算，以此为基础在科学、商业和安全领域制定决策，我们是不是把过多的权力交给了机器。在我们无法觑探之处，决策在没人理解输入与输出、数据与决策之间的关系的情况下被自动做出。“这正是我所从事的领域，”克拉考尔回 应道，“我的研究对象是宇宙中的智能演化，从大爆炸到大脑。我毫不怀疑你说的。” 本文来源：大数据中国节选 人人都是产品经理（https://www.doczj.com/doc/ac10576905.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台
数据收集及处理 数据描述： 本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。 本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。 数据初步处理： 本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行
处理。 先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。首先应该去掉与本文研究不相关的信息。由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。 将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示： 我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。因为没有销量的商品对本文的并无研究意义，因此我们只研究销售量大于0的商品。 采用SQL语言将3日的交易数据合并，并选取所需变量，并且将相同的商品进行合并。 Proc sql; CREATE table Homework.JD as select * FROM Homework.JINGD1 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD2 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD3;
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
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。
实验二合著关系的数据挖掘 1.实验目的 （1）熟悉与了解数据挖掘的基本理论与方法； （2）使用Apriori等算法进行频繁项集的挖掘； （3）通过使用SQL Server进行原始数据的各项处理，理解和掌握数据挖掘（本实验为关联关系挖掘）的一般过程和方法，同时进行SQL Server的数据库语言以及数据挖掘的实操练习。 （4）对于数据挖掘处理大规模的数据，有初步的认知与了解。 2.实验内容 （1）导入数据到数据库中； （2）在数据库中，对作者与文章的数据进行挖掘，找出同时出现3次及以上的合著组成频繁项集（包括两位作者以及三位作者合著的关系），并列出该频繁项集对应的记录的全部信息； 3. 实验条件 （1）操作系统：Windows 7 （2） SQL Server 2008或以上版本 (3) Excel 2003或以上版本 4. 数据来源及说明 本次实验的所有数据皆来源于，DBLP数据集，DBLP是计算机领域内对研究的成果以作者为核心的一个计算机类英文文献的集成数据库系统。按年代列出了作者的科研成果。包括国际期刊和会议等公开发表的论文。截止目前，DBLP数据集收录的数据已达900万余条。 DBLP数据集中的数据，主要有作者、题目、文章来源、发表日期、文章类型等属性，但是为了便于同学们进行挖掘操作，故而对于原始数据进行了一定程度的预处理，本来这部分工作需要同学们自己完成的，不过请同学们一定不要忽视数据预处理的重要性。
具体挖掘数据的格式，如上图所示，其中，ID为唯一标示，title为文章的名称，title相同的多条记录，表示有多名作者，author为文章的作者，rank 为文章作者的排序，rank=1，说明该作者是第一作者。因为，文章的作者不同于一般的组合，是有顺序的，所以，在挖掘的过程中，如果出现author1-author2，与author2-author1的次序出现在不同文章中，则认为两者为不同的合作模式。 5. 实验要求 (1)将excel中的原始数据导入到SQL Server中，进行数据挖掘等操作。 (2)挖掘到三位作者的合著关系为止（包括每位作者的写作次数，两位作 者合著的次数，以及三位作者合著的次数）； (3)按时、按照要求提交实验报告。 6. 实验报告 实验报告内容至少包括“2. 实验内容”所示的内容。 具体内容： （1）列出挖掘结果，包括：合著关系结果（即频繁项集），并列出该频繁项集对应的记录的全部信息；需要通过数据库实现的步骤要有结果截 图，方法等需要有文字说明。 （2）挖掘方法、过程截图及数据库语言代码。在实验报告中，要写明挖掘的具体方法步骤，需要数据库进行操作的步骤，需要包含代码，并且 附加每一步分析的过程截图。 （3）从L3频繁集中，任选一组合著关系，按照50%的置信度，挖掘强关联规则，写出计算过程及结果。 注明：本实验各步骤的支持度，都取3/数据总量。 7. 实验步骤 7.1 安装SQL Server 2008（略去） 7.2 将excel中的原始数据导入到SQL Server 2008中 本次实验的所有数据皆来源于，DBLP数据集，DBLP是计算机领域内对研究的成果以作者为核心的一个计算机类英文文献的集成数据库系统。按年代列出了作者的科研成果。包括国际期刊和会议等公开发表的论文。截止目前，DBLP
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 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) 数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为 《电子商务》习题集 第9章客户关系管理与数据挖掘 一．单项选择题 1、关系营销是指通过履行承诺，建立、保持、加强客户关系并使其（D） A.关系化 B.一般化 C.特殊化 D.商品化 2、随着市场经济的进一步发展，物质产品的日益丰富，市场形态明显转向(B) A.卖方市场 B.买方市场 C.共同市场 D.独立市场 3、关系营销的重点在于(C) A.完成正常交易过程 B.发现潜在的客户 C.利益各方之间交流 D.加强售后服务 4、不属于关系营销运行原则的是(D) A.主动沟通原则 B. 承诺信任原则 C.互惠原则 D.优先原则 5、关于顾客组织化，现较为通行的做法是(C) A.一对一服务 B.呼叫中心 C.顾客俱乐部 D.客户经理制度 6、关于关系营销，说法不正确的是(B) A.卖方市场转化为买方市场，是关系营销的产生的原因之一 B.如何获得顾客是关系营销强调重点 C.协调与政府关系是关系营销实施重点 D.以客户为中心是关系营销的根本观念 7、现代企业理论由生产为核心过渡以客户为中心，其变化主要动力是(B) A.理论研究的不断创新 B.社会生产力的不断提高 C.客户要求的不断提高 D.企业间竞争的加剧 8、客户关系管理中的“客户”不包括(A) A. 企业股东 B. 最终客户 C. 分销商 D.合作伙伴 9、关于CRM内涵说法最为准确的是(C) A. CRM是信息技术在企业管理上的应用 B. 企业各部门应有不同的客户策略 C. 将客户作为企业最重要的资源 D.对企业原有管理的改变不大 10、关于CRM说法错误的是(D) A. 追求客户的终生价值 B.是商业实践与信息技术的紧密结合 C. 以一张面孔面对客户 D.弱化企业间的竞争 11、电子商务与CRM的关系是(C) A. 两种独立的企业管理理论 B.电子商务是CRM的具体实施手段 C. 可将电子商务是为CRM整体战略的一部分 D. 以上都不对 12、CRM实施的关键是(A) A. 将战略流程放在首位 B. 选择合理的管理软件 C. 得到周边环境的支持 D.合理安排人员 13、在数据挖掘中，发现每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，这里使用了(C) A. 分类 B. 聚类 C.关联规则 D.预测 14、在数据挖掘中，从以往的数据中得到规则，然后对新数据进行区分，这里使用的是（A） A. 分类 B. 聚类 C.关联规则 D.预测 二．多项选择 1、关系营销产生的背景有（ABCD） A. 市场形态转向买方市场 B.企业更注意同消费者形成一种持久良好的关系 C. 企业间的交流因为竞争的加剧而更显必要 D.营销理论本身的发展 2、关于关系营销内涵，正确的理解有(ABD) 关联规则数据挖掘 学习报告 目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件 7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘 12 总结 27 一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "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。 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。 本技术提供了一种基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，属于大数据挖掘技术领域。该方法包括获取电子串号信息和物理地址信息；对源数据进行清洗处理、规则过滤；并对处理后的数据进行属性分割、特征提取、指标计算；针对样本类别不平衡问题，调整不同类别训练样本；搭建Logistic Regression算法模型，以计算手机物理地址和电子串号之间关系的匹配度，实现虚拟身份的挖掘分析和关联匹配，本技术可以通过轨迹追查，确定犯罪轨迹，对犯罪嫌疑人实施跟踪和追捕，侦破案件，最终达到对犯罪的有效控制和打击。 技术要求 1.一种基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，其特征在于，包括以下步骤： S1：电子串号及物理地址数据预处理；分别对无线数据采集终端的电子串号和物理地址 的脏数据进行处理； S2：关联数据筛选及存储；将满足筛选规则的数据存储于数据库中； S3：样本特征构建及提取；对关联数据进行属性分割及结合，构建M个样本特征，并对特征数据进行降维处理，使样本变量维度变为N； S4：类别不平衡问题处理；采用Fisher判别法调整不同类别训练样本； S5：建立及优化电子串号与物理地址关联模型；根据算法建立模型，得出电子串号与物 理地址的匹配度。 2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，其特征在于，所述步骤S2中筛选规则具体步骤为： S201、将时间差范围内(即|t1-t2|<Δt，其中t1和t2分别表示电子串号和物理地址被采集到的时间)采集到的电子串号和物理地址数据中的无线数据采集终端经纬度字段进行匹配，若经纬度一致，则将此组电子串号和物理地址作为匹配对，并转入步骤S202；若不一致，则舍弃； S202、从预处理后的数据中分别取出匹配对相应的电子串号/物理地址、采集时间、经度和纬度等字段，满足以下条件的匹配对保留作为匹配组并存储：|d1-d2| 数据挖掘关联分析 1 引言 在大型数据库中，关联规则挖掘是最常见的数据挖掘任务之一．关联规则挖掘就是从大量数据中发现项集之间的相关联系．Apriori 算法，前者采用逐层搜索的迭代策略，先产生候选集，再对候选集进行筛选，然后产生该层的频繁集。 2 Apriori 算法 Apriori 算法是关联规则挖掘中最基本也是最常见的算法．它是由Agrawal 等人于1993年提出的一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，主要用来在大型数据库上进行快速挖掘关联规则。 2.1 算法基本思想 Apriori 算法采用逐层迭代搜索方法，使用候选项集来找频繁项集。其基本思想是: 首先找出所有频繁1－项集的集合L l，L1用于找频繁2－项集的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k－项集。并利用事先设定好的最小支持度阈值进行筛选，将小于最小支持度的候选项集删除，再进行下一次的合并生成该层的频繁项集。经过筛选可减少候选项集数，从而加快关联规则挖掘的速度。 2.2 算法的挖掘 如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的 先验原理成立的原因: X s Y Y ? ? ? X≥ ,Y X ( ) ( ) ) s (: 一个项集的支持度不会超过其任何子集的支持度 该性质称作支持度的反单调性质 2.2.1候选项集的生成 Apriori 算法使用了Apriori性质来产生候选项集．任何非频繁的( k－1 )项集都不可能是频繁k－项集的子集．因此，如果一个候选k－项集的( k－1 )－子集不在L k －1中，则该候选项集也不可能是频繁的，从而可以从C k中删除． 2.2.2由L k-1 生成L k 设定k=1 扫描事务数据库一次，生成频繁的1-项集 如果存在两个或以上频繁k-项集，重复下面过程： [候选产生] 由长度为k的频繁项集生成长度为k+1的候选项集 [候选前剪枝] 对每个候选项集，若其具有非频繁的长度为k的子集，则删除该候选项集 [支持度计算] 扫描事务数据库一次，统计每个余下的候选项集的支持度 [候选后剪枝] 删除非频繁的候选项集，仅保留频繁的(k+1)-项集，设定k = k+1 数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲，王志坚，许峰 河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098） 摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 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T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣） 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。 机器学习与数据挖掘的关系 在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习（Data Mining）以及数据挖掘（Machine Learning）是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高瞻仰的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于渗透了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学知识以一种更容易理解的方式讲解给大家。本文从基本概念出发浅析他们的关系和异同，不讲具体算法和数学公式。希望对大家能有所帮助。 一、概念定义机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望（计算机）系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，经验通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法 数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 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， 关联规则挖掘算法研究报告 摘要：数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科，它利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系。而在大规模事务数据库中，挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要的研究课题。文中介绍了关联规则挖掘的研究情况，描述了经典Apriori算法的实现，并对该算法进行了分析和评价，指出了其不足和原因。并对FP树挖掘最大频繁项集的算法描述，并得到结论：数据库中潜在的最大频繁模式越多，运行时间越长。 关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项集 简单地说，数据挖掘(data mining)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘也就是通过某种方法，利用历史数据，在条件集合和结果集合之间建立一个致信度比较高的模型。而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，它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。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 1 关联规则的意义 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。 2 关联规则的基本概念 设I={i1, i2,…, im}是项的集合，其中的元素称为项(item)。记D为事务(transaction)T的集合，这里事务T是项的集合，并且T?I 。对应每一个事务有唯一的标识，如事务号，记作TID。设X是一个I中项的集合，如果 X?T，那么称事务T包含X[1]。 一个关联规则是形如X?Y的蕴涵式，这里X?I, Y?I，并且X?Y=Φ。规则X?Y在事务数据库D中的支持度（support）是事务集中包含X和Y的事务数与所有事务数之比，记为support(X?Y)，即support(X?Y)= P(X ? Y),规则X?Y在事务集中的可信度（confidence）是指包含X和Y的事务数与包含X的交易数之比，记为confidence(X?Y)，即confidence(X?Y)= P(X|Y),给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是寻找支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度(minsupp)和最小可信度(minconf)的关联规则。 3 Apriori算法介绍 3.1关联规则的挖掘可以分成两个步骤： a. 根据最小的支持度，在大量事务寻找高频率出现的频繁项集(Itemset)。 b. 根据最小的置信度，找到的频繁项集产生关联规则。 其中第二个步骤比较容易，一般经过第一步的筛选后的频繁项集都不会很多，通过子集产生法就可以产生关联规则。第一个步骤是需要在大量的事务数据集中寻找高频率出现的项集Itemset，所以就需要一个比较高效的搜索查找方法。Rakesh Agrawal等在1993年提出了第一步搜索频繁项集的经典Apriori算法数据挖掘关联规则分析报告
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