数据挖掘CHAPTER6挖掘大型数据库中的关联规则.docVIP

挖掘大型数据库中的关联规则 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。随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和贱卖分析。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中不同商品（图6.1）之间联系，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。例如，在同一次去超级市场，如果顾客购买牛奶，他也购买面包（和什么类型的面包）的可能性有多大？通过帮助零售商有选择地经销和安排货架，这种信息可以引导销售。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。 图6.1 购物篮分析 数据是事务的或关系的，如何由大量的数据中发现关联规则？什么样的关联规则最有趣？我们如何帮助或指导挖掘过程发现有趣的关联规则？对于关联规则挖掘，什么样的语言结构对于定义关联挖掘查询是有用的？本章我们将深入研究这些问题。 6.1 关联规则挖掘 关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。本节简要介绍关联规则挖掘。6.1.1小节给出一个购物篮分析的例子，这是关联规则挖掘的最初形式。挖掘关联规则的基本概念在6.1.2小节给出。6.1.3小节给出一个路线图，指向可挖掘的各种不同类型关联规则。 6.1.1 购物篮分析：一个引发关联规则挖掘的例子 假定作为AllElectronics的分店经理，你想更加了解你的顾客的购物习惯。例如，你想知道“什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？”为回答你的问题，你可以在你的商店顾客事务零售数据上运行购物篮分析。分析结果可以用于市场规划、广告策划、分类设计。例如，购物篮分析可以帮助经理设计不同的商店布局。一种策略是：经常一块购买的商品可以放近一些，以便进一步刺激这些商品一起销售。例如，如果顾客购买计算机也倾向于同时购买财务软件，将硬件摆放离软件陈列近一点，可能有助于增加二者的销售。另一种策略是：将硬件和软件放在商店的两端，可能诱发买这些商品的顾客一路挑选其它商品。例如，在决定购买一台很贵的计算机之后，去看软件陈列，购买财务软件，路上可能看到安全系统，可能会决定也买家庭安全系统。购物篮分析也可以帮助零售商规划什么商品降价出售。如果顾客趋向于同时购买计算机和打印机，打印机降价出售可能既促使购买打印机，又促使购买计算机。 如果我们想象全域是商店中可利用的商品的集合，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： [support=2%,confidence=60%] (6.1) 规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度度量，已在前面4.1.4小节介绍。它们分别反映发现规则的有用性和确定性。关联规则(6.1)的支持度2%意味分析事务的2%同时购买计算机和财务管理软件。置信度60%意味购买计算机的顾客60%也购买财务管理软件。关联规则是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。 6.1.2 基本概念 设I = { i1 , i2 ,..., im }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TID。设A是一个项集，事务T包含A当且仅当A ( T。关联规则是形如A ( B的蕴涵式，其中A ( I，B ( I，并且A ( B = (。规则A ( B在事务集D中成立，具有支持度s，其中s是D中事务包含A ( B（即，A和B二者）的百分比。它是概率P(A ( B)。规则A ( B在事务集D中具有置信度c，如果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P(B|A)。即 support (A ( B ) = P(A ( B) (6.2) confidence (A ( B ) = P(B|A) (6.3) 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。为方便计，我们用0%和100%之间的值，而不是用0到1之间的值