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)
1．化学与人类生活、社会可持续发展密切相关，下列措施有利于节能减排、保护环境的是①加快化石燃料的开采与使用；②研发易降解的生物农药；③应用高效洁净的能源转换技术；④田间焚烧秸秆；⑤推广使用节能环保材料；⑥2M+N=2P+2Q ，2P+M=Q（M、N为原料，Q为期望产品），其中符合“化学反应的绿色化”的要求的是（） A. ①③④⑤ B. ②③⑤⑥ C. ①②③④ D. ②④⑤⑥ 15．近年来高铁酸钾（K2FeO4）已经被广泛应用在水处理方面，高铁酸钾的氧化性超过高锰酸钾，是一种集氧化、吸附、凝聚、杀菌的新型高效的多功能水处理剂。高铁酸钾在水处理过程中涉及到的过程正确的有：( ) ①蛋白质的变性②蛋白质的盐析③胶体的聚沉④盐类水解⑤焰色反应⑥氧化还原 反应 A．①②③④ B．①③④⑥ C．②③④⑤ D．②③⑤⑥ 限时规范特训 1. 德国著名行业杂志《应用化学》上刊登文章介绍：某中德联合研究小组设计制造了一种“水瓶”，用富勒烯(C60)的球形笼子作“瓶体”，一种磷酸盐作“瓶盖”，恰好可将一个水分子关在里面。下列说法正确的是() A. 水、双氧水、水玻璃都是纯净物 B. 石墨和C60互称为同位素 C. 磷酸钙是可溶性强电解质 D. 一定条件下石墨转化为C60是化学变化 答案：D 解析：本题综合考查了化学基本概念，意在考查考生的应用能力。水是纯净物，双氧水是H2O2的水溶液、水玻璃是Na2SiO3的水溶液，二者属于混合物，A错误；石墨和C60互称为同素异形体，B错误；磷酸钙是难溶性强电解质，C错误；同素异形体之间的转化是化学变化，D正确。 2. [2013·山西大同调研]分类是化学学习和研究中的常用手段，下列分类依据和结论都正确的是( ) A. 浓盐酸、浓硫酸、浓硝酸均具有氧化性，都属氧化性酸 B. Na2O、SO2、BaSO4在熔融状态或溶于水时均能导电，都属电解质 C. NaOH、HNO3、NaNO3在水溶液中均能电离出离子，都属离子化合物 D. NaOH、Na2CO3、NaCl、Na2SO4可按某种标准划为一类物质，分类标准是可溶于水 答案：D
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。
第八章网络的基本概念和分类 本章主要讲述了网络的基本概念、网络的分类及一些基本功能：并介绍了网络通信协 议和网络编址，使读者对网络有一个基本的了解。 8．1 网络的基本概念 8．1．1 网络的定义 “网络”已经成为了当今社会最流行的词汇之一，但是网络的实质到底是什么?这个 问题到现在还没有一个统一的、被认同的答案。这是因为网络对于不同的人、不同的应用层 次会有如下不同的作用： ●它是一个可以获取各种信息、资料的海洋。 ●它是一个能够进行科研、办公、商业贸易等活动的地方。 ●它可以使各领域的专业人士在全球领域中直接进行学术研讨。 ●它可以为人们提供各种各样的娱乐服务，提高人们的生活质量。 ●它是能使人们与位于全球各地的朋友和家人进行通话的场所。 为了让读者先对网络有…‘个初步的印象，我们先给出网络的基本定义：“网络是一个数据通信系统，它将不同地方的计算机系统互相连接在·…起。网络可由LAN(局域网)、MAN(城域网)和W AN(广域网)的任意组合而构成。”在最简单的情况下，——个网络可由两台计算机或终端设备组成，它们之间用电缆连接，以便进行通信；在最复杂的情况下，一个网络(如Internet)则是全球的多学科技术和多操作系统的综合结晶，是全球1亿台电脑连在一起形成的巨大的信息高速公路。 8．1．2 网络的发展历史 1．ARPAnet的诞生及发展 在今天，读者可以悠闲地坐在显示屏前面，通过点击鼠标，在瞬息间与世界的另一端通信。无数的节点和服务器默默而迅速地帮您将触角伸向世界上任何一个可能达到的角落。
1960年前，人们印象中的电脑都是一些体积庞大的家伙，“连接”的概念尚未深入人心。 远程连接相当罕见，通常只有那些教育和研究机关的用户才能与一些由政府提供资金的项目连接。电脑间的连接受限于一条特殊数据电缆的最大长度。1957年美国国防部(DOD)颇有先见之明地设想开发出一种新技术，叫作“包交换”。他们的主要想法是制定一套方法，能够将国与国之间的电脑连接起来，而且使最终建立起来的干线结构尽可能稳定，同时具有强大的容错性。即便其中的一部分由于灾难性的事件甚至战乱而被破坏，其他部分仍然能够正 常通信。由此诞生了一个示范性的网络，叫作ARPAnet，其中ARPA是DOD的一个部门“高级研究工程管理局”(AdvancedResearchProjectsAgency)的缩写。这个示范性的网络便是今I 天Web的前身，在当时，只有—些大学和研究机构通过一条50bitls的环路连接在——起。 从这些连接在…—起的少数机构中，人们认识到了协同工作的价值和便利条件，因而越 来越多的人们逐渐地将各自的机构连接起来。为科研任务提供设备、-计算机和软件的制造商也陆续加入了这种连接。在20多年的发展中，网络为科研工作提供了良好的服务。随着早期连接的较大机构中的工作人员向较小机构的转移和扩散，网络每年也得到了新的发展。 在70年代中期，最早的协议Telnet、FTP(文件传输协议) 和“网络控制协议”(NCP) 的最初版本被正式制定出来。但那时只提供了极少的客户机／服务器功能。通过Telnet，机器可从一个远程位置登录，并执行命令行操作。利用FTP，可以在不同机器间传输文件。NCP 提供了基本的数据传输控制和网间定址代码。{ 1972年，在华盛顿召开的“国际计算机通信会议”(1CCC)为公众演示了——个示范性网络，普通人可以用它跨越国界运行程序。同时会议还建立了“国际信息处理联盟”(1EIP)，它是今天因特网的国际化连接基础。 2．网络实施方案的新发展 以太网的概念最开始是在1973年由Xerox(施乐公司)的Palo Alto(帕拉图)研究中心提出来的。这个概念的基础是将随机访问无线系统的方法应用到一个同轴电缆里的想法。今天的 以太网是世界-卜最流行的网络媒介。在开始开发的时候，以太网就将自己的设计目标定在填补长距离、低速率网络连接所造成的真空地带，专门建立高速率、专门化、短距离的电脑间的连接。 那时出现的另—‘个流行标准是令牌环，令牌环网络最开始时是由IBM公司在开发以太网的同——个时期里设计出来的。即使到现在令牌环仍然是IBM的主要局域网技术，它的流行程度仅次于以太网。 互联网络正在持续得以扩展，越来越多的研究人员需要访问计算系统，那时主要是为了发电子邮件。远程连接服务也开始得到开发。跨越众多的公共数据网络(PDN)，需要通过
关联规则挖掘综述 潮娇娇 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。 关键字：关联规则；算法；数据挖掘； Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed. Key words: association rules; algorithms; data mining; 引言 随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。但巨大的数据，依然没有解决我们的信息需求问题，针对这种情况，产生了数据库的数据挖掘。与传统技术相比，数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术，能够自动和智能地把位置数据或者大量数据中潜在信息转换成人们需要的信息和知识的技术。它可以从数据库提取有用的知识、规律以及更高层次的信息，对这些进行分析，帮助人们更有效的利用海量数据中存在的价值。目前对数据挖掘的发展趋势及研究方向主要集中在数据挖掘的数据总结、分类、聚类、关联规则等方面。而关联规则挖掘作为数据挖掘的核心内容之一，进来得到了很快的发展。并已经成为当今数据挖掘的热点。为此，对关联挖掘技术的研究具有重要的意义。本文将重点介绍关联规则挖掘技术的相关研究。主要对近年来关联规则挖掘技术的算法改进进行综述以及未来的发展方向。 1、关联规则基本概念 1.1 相关介绍 关联规则作为数据挖掘的核心研究内容之一，它是大量数据中发现信息之间可能存在的某种关联或者相关联系。通过分析这些挖掘出的数据联系，可以在现实中帮助我们预测或决定某些事情将会发生。有效的提高了我们制定出准确的决策。目前，关联规则挖掘技术广泛应用于金融、互联网、医学等多个领域。最早的关联挖掘是未来发现交易数据库中不同商品之间的联系，通过分析这种联系获得有关购买者的一般的购买模式。从而有助于商家合理地安排进货、库存及货架设计，更好的制定发展计划和规避风险。
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(Frequentitemsets)，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。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 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。
INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: http://cran.r-project.org/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of
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。
第一章国际贸易的基本概念与分类 一、填空题 1.对外贸易额剔除价格变动的影响，单纯反映对外贸易的数量规模的指标被称为______________。 2.与反映一国对外贸易规模的对外贸易额不同，如果世界各国的进出口额相加作为国际贸易额，不仅会出现重复计算，而且没有任何独立的经济意义。因此，一般是把各国的相加来表示国际贸易规模的大小。 二、单项选择题 1. 从一个国家来看，该国与别国货物与服务的交换活动称为【】 A、世界贸易 B、国际贸易 C、对外贸易 D、区域贸易 2.以金额表示的一国的对外贸易规模，称之为【】 A、对外贸易量 B、对外贸易额 C、贸易差额 D、无形贸易 3.一国在一定时期内的进出口额之和被称为【】 A、对外贸易额 B、对外贸易量 C、国际贸易额 D、国际贸易量 4.一国在一定时期内的进出口额之差被称为【】
A、对外贸易额 B、对外贸易量 C、国际贸易额 D、贸易差额 5. 国际贸易从交易的标的物分可以分为【】 A、货物贸易 B、服务贸易 C、技术贸易 D、间接贸易 6. 货物生产国与货物消费国通过第三国进行的贸易，对第三国而言是【】 A、过境贸易 B、转口贸易 C、直接贸易 D、多边贸易 7. 某国某年的出口额为170亿美元，进口额为120亿美元，则该国该年的贸易差额为【】 A、贸易赤字50 亿美元 B、贸易顺差50亿美元 C、贸易逆差50亿美元 D、入超50亿美元 8. 【】指明一国出口商品的去向和进口商品的来源，从而反映一国与其他国家或区域集团之间经济贸易联系的程度。 A、对外贸易地理方向 B、国际贸易地理方向 C、对外贸易商品结构 D、国际贸易商品结构 三、多项选择题 1.当进口总额超过出口总额时，可称之为【】 A、贸易顺差 B、贸易逆差
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。
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。
服务业的概念界定和基本分类 根据中国国家统计局自1985年以来实施的三次产业分类标准,第三产业部又被划分为两大部门和四个层次。两大部门是流通部门和服务部门。四个层次：第一层次是流动类, 包括交通运输业、邮电通讯业、商业饮食业、物资供销和仓储业；第二层次是为生产和生活服务类，包括金融、保险业、房地产业、地质普查业、公用事业、居民服务业、旅游业、咨询信息服务业、技术服务业等；第三层次是为提高科学文化水平和居民素质服务类，包括教育、文化、广播电视、科研、卫生、体育和社会福利事业等；第四层次是为社会公共需要服务类，包括国家机关、政党机关、社会团体以及军队和警察等。从以上分类可见服务领域涉及的围相当广泛,服务业的发展对于我国社会经济发展具有重要的意义。 第三产业与服务业 三次产业是从经济体系的供给角度进行的分类。即三次产业分类的逻辑过程是,下游产业的发展单向地依赖于上游产业,第二产业的发展依赖于第一产业提供的原料,第三产业的发展又依赖于第二产业和第一产业的产品供应。根据2003年5月我国新颁布的产业分类标准一《国民经济行业分类》(GB/T4758 2002),第一产业是指农、林、牧、渔业；第二产业是指采矿业,制造业,电力、燃气及水的生产和供应业,建筑业;第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业,又称为广义服务业。从概念上讲”第三产
业是指对消费者提供最终服务和对生产者（包括三个产业的生产者）提供中间服务的部门。具体来讲,根据新标准,第三产业包括：交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业,批发和零售业,住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业,科学硏究、技术服务和地质勘查业”水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育, 卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业,公共管理和社会组织,国际组织。 月艮务业是与农业、工业相对应的概念。服务业同农业、 制造业的划分，是以经济体系的需求分类为基础的，它同农业、制造业之间是相互依赖关系，而不仅仅是单向依赖关系。长期以来” 我国同时使用〃第三产业〃和〃服务业〃两个概念,两者涵基本相同。在我国，〃服务业〃是同与国际通用概念一致的称谓,近年来,中央正式文件和政府主管部门也主要使用〃服务业”这个概念。 二、市场型服务业与非市场型服务业 市场型服务业指市场机制决定资源配置和价格水平的服务业。包括批发和零售业，住宿和餐饮业，房地产业,租赁和商务服务业,居民服务和其他服务业”体育、娱乐业等。 非市场服务业指政府较大程度地利用行政手段和直接调控措施干预价格水平、市场准入、提供的规模和竞争行为的服务业。非市场型服务业包括垄断性服务行业、事业性服务行业、公共服
研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥
摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)
目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集
一、 引言 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。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。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[1] 。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。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律
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。
九个分类基本概念 第一型：完美型(Reformer/Perfectionist) 你是一个完美主义者 欲望特质：追求完美 深层恐惧：受谴责；深层渴望：正确BeingRight 基本困思：【我若不完美，就没有人会爱我。】 主要特征：原则性 、不易妥协、常说"应该"及"不应该"、黑白分明、对自己和别人要求甚高、追求完美、不断改进、感情世界薄弱 生活风格：爱劝勉教导，逃避表达忿怒，相信自己每天有干不完的事。 人际关系： 你是典型的完美主义者，显浅易明。正因为你事事追求完美，你很少讲出称赞的说话，很多时只有批评，无论是对自己，或是对身边的人也是！又因为你对自己的超超高标准，你给自己很大压力，会很难放松自己去尽情的玩、开心的笑！愤怒、不满 属于第一型的你，相信常常这感觉，对吧？你们常有愤怒、不满的感觉都是源自你们超高的生活要求。当遇到什么不顺意时，就很容易感到嬲怒、不满，觉得事情不应该这样发生……这种情绪不单是对自己，还有对周围的环境和人，都是一样，因为你对他们一样带有超高的要求。但要注意，作为你的朋友，要承受你的嬲怒情绪，的确不是容易，也会造成压力，所以要多加注意啊！ 失望、沮丧 同样因为你们事事追求完美的态度，让你们在生活里常常感到碰钉子、不如意。除了是对外发泄愤怒情绪，其实在内心不断经历挫败，不断经历失望。这些情绪对你们并不健康，必须积极处理。最根源的方法不是让自己做得更出色，而是调节对每事每情的看法，轻松面对！ 第二型：全爱型。助人型(Reformer/Perfectionist) 你是一个给予者 欲望特质：追求服待 深层恐惧：没有人爱；深层渴望：被人爱 基本困思：【我若不帮助人，就没有人会爱我。】 主要特征：渴望别人的爱或良好关系、甘愿迁就他人、以人为本、要别人觉得需要自己、常忽略自己 生活风格：爱报告事实，逃避被帮助，忙于助人，否认问题存在。 人际关系： 助人型(Helper)顾名思义，你很喜欢帮人，而且主动，慷慨大方！虽然你对别人的需要很敏锐，但却很多时忽略了自己的需要。在你来说，满足别人的需要比满足自己的需要更重要，所以你很少向人提出请求。这样说来，你的自我并不强，很多时要靠帮助别人去肯定自己。 自豪、骄傲 第二型的你，是否觉得这个形容很不贴切？觉得很惊奇？其实，一向表现得助人为快乐之本的你，是通过热心帮助人去肯定自己，要朋友接纳欣赏自己。所以当有朋友找你们帮助，你自是开心不已，也会有自豪和骄傲之感，因为在过程中你得到肯定和满足。
