《数据挖掘关联规则》课件

数据挖掘关联规则关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一它旨在发现数据集中不同属性之间隐含的关联关系by课程概述关联规则概念挖掘算法

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22.介绍关联规则的概念、定义和深入讲解和Apriori FP-应用场景等经典关联规则挖掘Growth算法评估指标实践应用

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44.探讨置信度、提升度等评估关分析关联规则在零售、金融等联规则质量的指标行业的应用场景数据挖掘概述数据预处理模式发现知识提取数据挖掘流程的第一步是数据预处理，包括数据挖掘的核心是模式发现，例如关联规则通过分析数据模式，提取有用的知识，用于数据清洗、转换和集成等、分类和聚类决策和预测关联规则挖掘算法算法算法Apriori FP-Growth经典算法，基于先验原理基于树结构，效率更高通过逐层迭代，发现频繁项集利用树压缩数据，减少扫描次FP-数基于频繁模式的算法挖掘频繁项集和关联规则利用支持度、置信度等指标评估规则质量算法原理Apriori频繁项集生成1从数据集中找出所有频繁项集关联规则生成2基于频繁项集，生成满足最小置信度阈值的关联规则剪枝3使用先验知识，减少搜索空间，提高效率算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它基于如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的这一先验知识Apriori“”算法通过迭代式地生成候选频繁项集，并通过扫描数据集来判断其是否真的频繁，从而找到所有频繁项集Apriori算法步骤Apriori生成候选项集11扫描数据集，统计每个项出现的次数，满足最小支持度阈值的项作为候选项集1生成候选项集k2通过连接上一步生成的候选项集，生成候选项集，并通k-1k过剪枝操作去除不满足最小支持度阈值的项生成频繁项集3重复步骤，直到无法生成新的候选项集，最终得到满足最小支2持度阈值的频繁项集改进算法Apriori减少候选集并行化算法中，频繁项集的产生需要生成大量的候选集对于大规模数据，算法的运行时间较长Apriori Apriori一些改进算法利用数据压缩、划分和剪枝等技术来减少候选集数将算法并行化，可以充分利用多核处理器资源，提高计算Apriori量，提升效率速度算法实现Apriori数据预处理1清洗、转换数据候选集生成2基于频繁项集生成频繁项集挖掘3支持度计数和剪枝关联规则生成4置信度计算和排序算法可以使用多种编程语言实现语言提供了丰富的库和工具，例如用于数据预处理，用于机器学习算法使Apriori Pythonpandas scikit-learn用这些工具可以简化算法的实现过程实现时，需要关注数据预处理、候选集生成、频繁项集挖掘和关联规则生成等步骤Apriori算法原理FP-Growth构建树FP将所有事务记录插入到树中，并记录每个节点的频次和路径信息树是一种压缩形式的关联规则FP FP挖掘频繁模式从树中提取频繁项集，并根据节点的频次和路径信息生成关联规则FP生成关联规则计算每个频繁项集的置信度和提升度，选择满足阈值的关联规则算法步骤FP-Growth构建树FP扫描数据集，统计每个项集的出现次数，并生成树，节点表示项集，节点大小表示项集出现频率FP从树中挖掘频繁模式FP递归地从树中挖掘频繁模式，从最底部节点开始，遍历节点路径，并根据路径上的节点信息生成频繁模式FP生成关联规则根据挖掘出的频繁模式，生成关联规则，并根据置信度、提升度等指标评估规则的质量算法实现FP-Growth123构建FP树挖掘频繁项集生成关联规则将数据集中的所有事务加载到内存中，构通过遍历树，递归地挖掘频繁项集，从根据挖掘出来的频繁项集，使用置信度等FP建树，树是一种压缩的结构，用于存树的根节点开始，逐层向下遍历，找到指标生成关联规则，这些规则可以用于分FP FPFP储频繁项集及其支持度信息每个节点的条件模式基，然后根据条件模析数据中的模式和关系式基递归地挖掘频繁项集关联规则的评估指标置信度提升度支持度兴趣度表示在先决条件出现的情况下衡量规则的结果相对于随机出表示规则中先决条件和结果同衡量规则结果出现的频率超出，结果出现的概率现的可能性有多大时出现的概率了预期值多少置信度置信度是关联规则中衡量两个事件之间关联强度的指标它表示在一个事件发生的情况下，另一个事件也发生的概率例如，在购买牛奶的情况下，也购买面包的置信度是，表示购买牛奶的人有的可能性也会购买面包

0.880%

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81.0置信度最大值购买牛奶的人有的可能性也会购买面包置信度范围在到之间，数值越高表示关联性越强80%01提升度提升度是衡量关联规则的有用性的指标，它表示在已知先决条件的情况下，后件发生的概率与后件独立发生的概率之比提升度越高，表示关联规则越有价值，因为后件的发生与先决条件之间存在更强的关联性占有率定义关联规则中所有项集出现的概率公式项集出现次数总事务数/作用衡量关联规则的普遍性占有率越高，表示关联规则越常见，在数据集中出现的次数越多兴趣度兴趣度是衡量关联规则是否有趣的指标它表示在给定关联规则的情况下，两个项目同时出现的概率高于他们分别出现的概率的程度

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50.53兴趣度期望概率兴趣度公式表示两个项目同时出现的概率表示两个项目分别出现的概率的乘积兴趣度实际概率期望概率=/关联规则应用场景零售行业电子商务推荐系统金融风险管理医疗诊断关联规则分析可以帮助零售商根据用户历史购买记录和浏览通过分析金融交易数据，识别关联规则可以帮助医生分析患了解顾客的购买行为，预测商行为，推荐相关商品或服务，欺诈行为、预测信用风险，提者病史和症状，辅助诊断疾病品需求，优化库存管理，并推提升用户购物体验和转化率高金融机构的安全性，提高治疗效果荐相关商品零售行业销售预测商品推荐

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22.关联规则帮助预测商品需求，分析顾客购买行为，为顾客推优化库存管理，减少损失荐相关商品，提高销量价格策略店铺布局

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44.根据商品关联性制定价格策略根据关联规则调整商品位置，，提高利润方便顾客购买营销策略客户忠诚度交叉销售通过关联规则发现客户购买习惯，制基于购买记录，推荐关联商品，提高定个性化营销策略，提升客户忠诚度客单价和销售额优惠券策略促销活动针对不同客户群体，发放个性化优惠结合关联规则，设计更精准的促销活券，提高转化率动，吸引特定目标客户市场营销需求预测价格策略产品推荐关联规则可以帮助预测特定水果和蔬菜的需根据关联规则分析，制定针对不同商品的促通过分析顾客购买行为，推荐相关产品，增求趋势，优化库存管理，减少浪费销策略，提高销售额和利润加顾客满意度和购买频率金融风险管理识别潜在风险风险评估关联规则可以识别欺诈行为，例通过关联规则分析客户行为，可如异常交易模式，帮助金融机构以评估客户的信用风险和违约概及时采取预防措施，减少损失率，进行更精准的风险管理风险控制关联规则可以识别潜在的风险因素，例如高风险投资行为，帮助金融机构及时采取干预措施，控制风险电子商务推荐系统个性化推荐交叉销售根据用户历史购买记录、浏览行推荐与用户购买商品相关的其他为和偏好，推荐相关产品和服务商品，提高客单价和销售额关联推荐趋势推荐推荐与用户浏览商品或购买商品推荐当前流行或热销的商品，满相关的其他商品，例如推荐搭配足用户好奇心，促进购买或配件医疗诊断疾病诊断风险评估药物推荐治疗方案关联规则可用于分析患者症状通过分析患者的医疗数据，可关联规则可以根据患者的症状关联规则可以帮助医生了解不、病史和实验室结果，帮助医以预测其患某些疾病的风险，和诊断结果，推荐合适的药物同疾病之间的关联，制定更有生诊断疾病帮助医生采取预防措施，提高治疗效果效的治疗方案社交网络分析影响力分析趋势预测社区发现舆情监测分析用户之间的互动关系，识利用社交网络数据，监测热点识别社交网络中具有共同兴趣监控社交网络上的公共舆论，别关键节点和意见领袖，理解话题和用户行为变化，预测未和行为的用户群体，分析社区了解用户对特定事件的态度和信息传播路径来趋势和流行度特征和演变规律观点，及时发现潜在风险关联规则的局限性数据稀疏性数据量大需要调参模式质量难评估现实生活中，数据往往存在稀关联规则挖掘需要处理海量数挖掘过程需要调整阈值等参数挖掘得到的关联规则可能存在疏性，许多关联关系难以被挖据，需要更高效的算法和技术，这需要对数据有深入了解和大量冗余或无用信息，需要进掘，导致关联规则的准确性下才能满足实际需求经验积累一步评估和筛选降数据稀疏性数据稀疏性问题数据稀疏性表现数据挖掘关联规则中，稀疏数据在数据集中，许多数据项之间没会影响规则挖掘效果有关联，导致关联规则难以发现稀疏性导致问题挖掘出的规则可能过于具体，应用价值有限，导致误判和决策失误数据量大数据规模内存占用时间消耗计算资源关联规则挖掘需要处理大量数数据量大，需要消耗大量内存数据量大，算法运行时间会更需要强大的计算资源才能处理据，导致计算复杂度高，处理空间，可能导致内存不足长，影响挖掘效率大规模数据时间长需要调参参数选择算法配置优化目标不同的参数设置会影响关联规则挖掘的结果关联规则挖掘算法有不同的配置选项，例如需要根据实际应用需求确定优化目标，例如，需要根据具体的数据集进行调整支持度和置信度的阈值，需要进行微调最大化规则数量或提升规则质量模式质量难评估主观性缺乏统一标准难以量化关联规则质量的评估受多种因素影响，例没有明确的指标可以准确衡量关联规则的一些重要的评估因素难以量化，例如规则如业务目标和数据特点实际价值，不同指标侧重点不同的可解释性和可操作性应用实例分享关联规则挖掘广泛应用于电商、金融、医疗等领域例如，电商平台根据用户购买行为推荐商品，金融机构根据交易记录识别欺诈行为，医疗机构根据患者病史诊断疾病这些应用场景中，关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏的模式，提升效率和效益QA本次分享结束，感谢您的参与！如有疑问，欢迎提出我们将尽力解答您的疑惑，并进行深入讨论。